【摘 要】
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为提高图像识别与分类精度，引进BP神经网络，提出一种图像自动识别方法。使用计算机扫描图像，分割图像区域并去除图像中的滤波，重新拼接各个单元的图像，对图像进行预处理；引进BP神经网络，最小化输的图像与期望输出之间的差异；描述图像特征信息，实现基于BP神经网络的图像训练与特征提取；以提取的图像特征为参照，设计图像的分类与自动识别。实验结果表明，设计方法可以在提高图像识别分类准确率的基础上，提高识别过程
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为提高图像识别与分类精度，引进BP神经网络，提出一种图像自动识别方法。使用计算机扫描图像，分割图像区域并去除图像中的滤波，重新拼接各个单元的图像，对图像进行预处理；引进BP神经网络，最小化输的图像与期望输出之间的差异；描述图像特征信息，实现基于BP神经网络的图像训练与特征提取；以提取的图像特征为参照，设计图像的分类与自动识别。实验结果表明，设计方法可以在提高图像识别分类准确率的基础上，提高识别过程中的收敛效率，实现对图像的高精度自动识别。
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