1、隨著生活水平的提高,面部皮膚的美容及護理已經受到人們的廣泛關注。因此,如何客觀、定量地對紋理圖像進行分析及識別是近年來圖像處理領域的研究熱點,在現(xiàn)實中有廣泛的應用價值。本文在前人研究的基礎上,結合數(shù)學算法和計算機模擬,研究了一種基于神經網絡的圖像紋理統(tǒng)計特征分析及識別系統(tǒng)。
　　 本文首先結合國內外的研究現(xiàn)狀指出了當前研究存在的問題和將來的發(fā)展趨勢,深入研究了空間灰度共生矩陣法、分形維數(shù)和Gabor小波變換法,分析了這幾種統(tǒng)計方

2、法中各個特征的實際紋理意義,通過比較分析各種方法的優(yōu)缺點,提出了采用空間灰度共生矩陣法提取紋理特征。
　　 其次,通過分析比較現(xiàn)有的圖像預處理方法,設計了能有效對皮膚圖像進行預處理的方法,增強了圖像的紋理信息。接著在研究了傳統(tǒng)的BP網絡算法的基礎上,提出了一種改進的基于TFBP(Transfer Function Error Back Propagation)神經網絡算法,即轉移函數(shù)誤差逆?zhèn)鞑デ梆伨W絡算法作為人工神經網絡模式識別