Es wird ein skalierungs- und rotationsunabhängiges Mustererkennungssystem vorgeschlagen, das auf komplex-logarithmischer Abbildung (CLM: complex-log mapping) und einem erweiterten neuronalen Netz zweiter Ordnung (SONN) basiert. CLM ist besonders vorteilhaft bei der Bestimmung der skalierungs- und rotationsunabhängigen Eigenschaften. Die Ergebnisse werden in Form einer zyklischen Adressierung angegeben. Dieses Problem wird mit einem erweiterten neuronalen Netz zweiter Ordnung (SONN) gelöst. Experimente haben gezeigt, daß das vorgeschlagene System verbesserte Mustererkennungs-Eigenschaften besitzt.


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    Titel :

    Scale and rotation invariant pattern recognition using complex-log mapping and augmented second order neural network


    Weitere Titelangaben:

    Skalierungs- und rotationsunabhängige Mustererkennung auf der Basis komplex-logarithmischer Abbildung und erweiterter neuronaler Netze zweiter Ordnung


    Beteiligte:
    Kwon, H.Y. (Autor:in) / Kim, B.C. (Autor:in) / Cho, D.S. (Autor:in) / Hwang, H.Y. (Autor:in)

    Erschienen in:

    Electronics Letters ; 29 , 7 ; 620-621


    Erscheinungsdatum :

    1993


    Format / Umfang :

    2 Seiten, 1 Tabelle, 4 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch




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