Hopfield网络的蚁群优化及其对笔迹图像的预处理

来源 :厦门理工学院学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：liubin121366

【摘要】

：

为了减小笔迹图像中的书写波动与噪声,研究了基于蚁群算法优化Hopfield神经网络的图像规范化预处理方法,使网络调整后的图像更接近标准样本,并对其进行特征提取和分类鉴别.同时引入动态组网的系统结构和网络联想自我评价方法,在大样本笔迹数据库上进行实验表明,该方法能够对笔迹图像中的复杂波动与噪声进行有效的规范化处理,以提高计算机笔迹鉴别的准确性,10候选鉴别正确率可提高到95.65%.

【作者】

：

涂岩恺鄢煜尘

【机构】

：

厦门雅迅网络股份有限公司,武汉大学电子信息学院

【出处】

：

厦门理工学院学报

【发表日期】

：

2015年03期

【关键词】

：

HOPFIELD网络蚁群算法图像处理笔迹鉴别 Hopfield network ant colony algorithm image processi

【基金项目】

：

公安部重点实验室项目（11KFKT002）,厦门市科技计划项目（3502220130008）

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