基于Hopfield神经网络的交通标志识别

• 作者: 杨守建 陈恳
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield神经网络 交通标志 图像复杂度 信噪比 识别率
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 132-137
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.08.024

摘要

Hopfield神经网络是经典的人工神经网络之一,本文利用离散型Hopfield神经网络来对各种道路交通标志进行识别,并讨论在加噪、旋转等条件下对交通标志识别率的影响.同时,对图像的复杂度、识别率、图像识别前后的信噪比进行了讨论与分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈恳	宁波大学信息科学与工程学院	51	233	9.0	12.0
2	杨守建	宁波大学信息科学与工程学院	15	54	4.0	7.0