Approach to invariant object recognition on grey-level images by exploiting neural network models

机译：利用神经网络模型的灰度图像不变目标识别方法

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Abstract: A model of a neural network system for objectrecognition in grey-level images that is invariant withrespect to position, rotation, and scale is developed.The model is based on the theory of D. Noton and L.Stark and on the concept of smart sensing. A method forvisual image invariant representation is proposed. Themethod allows transformation of primary features intoinvariant ones which can be used as input signals for aclassical neural network classifier of the high-levelstructure of the recognizing system.!

机译：摘要：基于D. Noton和L.Stark的理论，基于D.Noton和L.Stark的理论，开发了一种用于灰度图像的，位置，旋转和比例不变的神经网络系统模型。智能感应。提出了一种视觉图像不变表示的方法。该方法可以将主要特征转换为不变特征，这些特征可以用作识别系统高级结构的经典神经网络分类器的输入信号。

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来源
《Applications of Artificial Neural Networks II》||p.472-482|共11页
会议地点
作者
Author(s): Ilya A. Rybak Rostov State Univ. Philadelphia PA USA; Alexander V. Golovan Rostov State Univ. Rostov-on-Don Russia; Valentina I. Gusakova Rostov State Univ. Rostov-on-Don Russia.;
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正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
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