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基于遗传-神经网络的字符识别 总被引:3,自引:0,他引:3
设计并实现了一种基于遗传一神经网络的字符识别系统.遗传一神经网络算法综合了遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点,可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷,具有较好的全局性和收敛速度. 相似文献
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基于传统算法,提出了一种增强的运动自适应去隔行算法.在第一步运动检测得出运动状态之后用中值检测来纠正运动误判,提高了运动检测的抑制噪声能力.其次,由检测结果进行运动自适应插值:对图像静止部分使用场间插值,对运动部分使用边缘自适应插值.实验结果表明,该算法提高了运动检测的准确性,对静止图像和动态图像均能达到较好的效果.在一定程度上克服了传统算法带来的运动模糊、边缘锯齿等问题,同时与运动补偿算法相比,具有易于硬件实现的优点. 相似文献