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內(nèi)容預(yù)覽：提出以道路圖像矩陣的局部奇異值向量作為特征輸入，以BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器的道路導航方法。首先將圖像分割成若干子圖像，然后分別對子圖像進行奇異值分解，提取子圖像的代數(shù)特征向量，子圖像的特征奇異值組成整個圖像的局部奇異值向量，作為分類器的輸入，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對道路圖像進行訓練及識別，實驗中處理了三類道路圖像（偏左、偏右、正確方向），每類用20 幅圖像作為訓練樣本，30幅用作測試，結(jié)果表明，這種道路導航方法的識別率達到了100%。 下載： 
基于圖像局部奇異值向量和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的道路導航方法.pdf
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