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安博

作品数:3 被引量:5H指数:2
供职机构:天津理工大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金:天津市自然科学基金天津市高等学校科技发展基金计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇字符
  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇手写
  • 1篇手写识别
  • 1篇手写字符
  • 1篇手写字符识别
  • 1篇群算法
  • 1篇字符识别
  • 1篇网络
  • 1篇下运
  • 1篇目标检测
  • 1篇灰度
  • 1篇灰度投影
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机视觉

机构

  • 3篇天津理工大学

作者

  • 3篇安博
  • 2篇杨淑莹
  • 2篇王立群

传媒

  • 2篇天津理工大学...

年份

  • 1篇2009
  • 2篇2008
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
动态背景下运动目标检测的研究
动态背景下运动目标的检测是计算机视觉领域的一个重要课题,在精确制导武器、交通监控、智能车辆等领域有着广泛的应用前景。研究由于摄像机运动引起的背景运动并检测其中的运动目标具有重要的实践意义和理论价值。本文对动态背景下运动目...
安博
关键词:目标检测灰度投影计算机视觉
文献传递
基于蚁群算法的多字符聚类识别
2008年
本文采用蚁群算法对聚类数目已知的多字符进行聚类识别,在分析了基本蚁群算法的基础上,提出了一种改进的蚁群算法,该算法结合分布式计算、正反馈机制、贪婪式搜索算法等.对每只蚂蚁构造一个可行解,利用信息素矩阵,经过若干次的迭代,找寻包含最优解的蚂蚁.通过与K-means和遗传算法比较,最后得出结论,该蚁群算法识别效果好,执行效率高.
王立群杨淑莹安博
关键词:蚁群算法
基于改进Hopfield神经网络的手写字符识别被引量:2
2009年
针对传统Hopfield神经网络无法对非正交学习模式进行正确回忆的问题,在Hebb学习规则的基础上,提出了一种改进的Hopfield神经网络.通过在学习阶段对连接关系矩阵进行修正,改进后的Hopfield神经网络能够对其学习模式进行正确的回忆,实验证明了其对手写字符有着较好的识别效果.
安博杨淑莹王立群
关键词:HOPFIELD手写识别
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