典型文献
基于神经网络的不均匀光照下围棋识别方法
文献摘要：
针对围棋机器人系统中光照不均匀造成的棋子识别误差问题,提出了基于神经网络的不均匀光照下围棋棋子识别方法.首先,利用边缘检测算法确定棋盘位置;其次,利用阈值分割法检测出棋盘四个标定点的坐标,并通过透视变换矩阵转换为标准棋盘图像;然后,基于多层感知器搭建神经网络模型,并训练出分类器;最后,将标准棋盘图像利用分类器进行棋子分类,并输出识别结果.所提方法在强光、室内灯光、暗光三种光照不均匀情况下对围棋棋子的平均识别准确率可达到98％以上,实验结果验证了该方法的有效性.
文献关键词：
棋子识别;光照不均匀;神经网络;棋盘识别
中图分类号：
作者姓名：
赵祥;赵新龙
作者机构：
浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]赵祥;赵新龙-.基于神经网络的不均匀光照下围棋识别方法)[J].软件工程,2022(11):1-4
A类：
棋子识别,棋盘识别
B类：
匀光,照下,下围棋,机器人系统,光照不均匀,识别误差,边缘检测算法,阈值分割,分割法,点的坐标,过透,透视变换矩阵,多层感知器,练出,分类器,强光,灯光,暗光,识别准确率
AB值：
0.240527
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