【摘 要】
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在本文中,我们提出了一个深层次基于图像分类学习网络基本数据处理组件:级联主成分分析(PCA)、二进制散列分类、块状直方图分析。在提出的架构中,PCA被用于学习多级滤波器组
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在本文中,我们提出了一个深层次基于图像分类学习网络基本数据处理组件:级联主成分分析(PCA)、二进制散列分类、块状直方图分析。在提出的架构中,PCA被用于学习多级滤波器组。这个架构称为PCA网络(PCANet),可以非常容易和有效地设计和学习。PCANet在图像、文字识别的应用中,是十分有效的方法。本文利用其原理技术,通过对电力铭牌图像识别,适应其场景化做了相应的改进和特化。包括对光照变化,不匹配不对齐,遮挡等因素做了相应预处理改进。在实验数据对比中,基于PCANet的电力铭牌图像识别比其他传统的识别技术
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