主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而 可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别 层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a

双边滤波器程序，该算法能够对图像进行降噪的同时很好的保留边缘信息，从而为后续的边缘特征点提取排除了噪声的干扰-Bilateral filter program, the algorithm can image noise reduction while well preserved edge information, so as to follow the edge of the feature point extraction rule out interference noise