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通过离散余弦变换提取目标轮廓特征,并结合神经网络方法对火焰进行识别。首先对图像进行分割和轮廓提取,然后通过离散余弦描述子提取具有平移、旋转和尺度不变性的目标轮廓特征,再利用前向传播神经网络自动学习及识别这些特征向量。在保证判断准确率的情况下,算法中用离散余弦变换,与傅立叶变换相比大大降低了计算复杂度。实验表明该算法能够达到较高的识别率,并有效地减少了运算量,提高了识别效率。