Hopfield网络的蚁群优化及其对笔迹图像的预处理

作者：涂岩恺; 鄢煜尘

来源：厦门理工学院学报, 2015, 23(03): 80-84.

DOI：10.19697/j.cnki.1673-4432.2015.03.016

• Hopfield网络
• 蚁群算法
• 图像处理
• 笔迹鉴别

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%.

• 单位
  厦门雅迅网络股份有限公司; 武汉大学