類神經網路於橢圓近似包覆與其應用之研究

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題名:	類神經網路於橢圓近似包覆與其應用之研究
作者:	林家任;Chia-Ren Lin
貢獻者:	機械工程研究所
關鍵詞:	邊界方塊;倒傳遞類神經網路;ICP演算法;Bounding box;Back-Propagation Naural Network;Iterative Closest Point Algorithm
日期:	2005-07-07
上傳時間:	2009-09-21 11:52:35 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	由於電腦軟體科技以及人工智慧理論的進步，對於傳統群組技術（Group Technology）僅能用編碼來描述物體外型分類之缺點，目前已經能夠利用電腦來自動完成物體外型分類與比對的工作，但因為2D圖形輪廓外形上的多樣性，因此對於不同圖形輪廓之間的校準比對，其困難度遠高於一般數值或文字之比對。本研究針對2D的圖形輪廓，利用平面橢圓物件近似的概念，結合類神經網路良好的非線性分類功能，且根據類神經網路的輸出所對應之近似平面橢圓的參數（即輪廓特徵值），而將兩相似之2D圖形輪廓進行初步的分類與對齊，接著再利用ICP演算法進行微調的幾何校準比對工作。在本文最後的實例分析中，分別以四種不同的例子進行綜合比較，並且對於本論文所提出的研究方法進行驗證。
顯示於類別:	[機械工程研究所] 博碩士論文

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