典型文献
基于边界特征的计算机图像自动识别系统设计
文献摘要：
针对现有计算机图像自动识别结果的边界特征完整度较差的问题,设计了一种基于边界特征的计算机图像自动识别系统.基于图像的边界特征,确定图像自动化识别系统的开发环境,设计系统的功能模块,采集与处理图像信息数据,应用Fourier系数理论,提取与识别图像信息的边界特征,利用BP神经网络算法,实现计算机图像的自动化识别.系统性能检测结果显示,对于10组随机的图片特征数据,系统的图像识别时间的均值为0.22 s,具有实时性与高效性.系统图像自动识别结果的峰值信噪比的均值为29.31 db,表明系统具有优良的图片去噪性能.系统图像自动识别结果的结构相似指数的均值为0.9315,非常接近于数值1,表明系统具有优良的图像边界特征保留能力.
文献关键词：
边界特征;自动识别技术;自动识别系统;计算机图像设备技术
中图分类号：
作者姓名：
常燕
作者机构：
潞安职业技术学院,山西 长治 046204
文献出处：
引用格式：
[1]常燕-.基于边界特征的计算机图像自动识别系统设计)[J].自动化应用,2022(09):45-47,51
A类：
计算机图像设备技术
B类：
边界特征,图像自动识别,自动识别系统,完整度,自动化识别,开发环境,设计系统,功能模块,采集与处理,图像信息,信息数据,Fourier,识别图,神经网络算法,系统性能,性能检测,图片特征,特征数据,图像识别,系统图,峰值信噪比,db,去噪,结构相似指数,自动识别技术
AB值：
0.296754
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