Object Recognition System of Sonar Image plays an important role in the field of underwater defense According to pattern recognition theory, principle processes of a typical object recognition system is introduced . To achieve robust performance, image de-noising, sharpening, binary transformation, edge detection and other image processing techniques are discussed . The paper presents a novel object recognition system using multiple invariant moments as the main feature of the object, and the detected feature is trained by BP neural network so that the classification error can be minizied. Finally, we implemented the proposed approach by visual air plane recognition, the experimental results demonstrates the robustness and efficiency of the presented approach.
목차
Abstract 1. Introduction 1.1. Page Setup: Margins and Layout 1.2. Preprocesses of Images and Features Extraction Based on Multiple Invariant Moment 1.3. BP neural Network 2. Experimental Results 3. Conclusions Acknowledgements References
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.7 No.5