基于PCNN网络的印章图像处理

• 作者: 傅夏生 林毅
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 印章图像 印文提取
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41

摘要

当今社会,出现大量的假印章,假章的泛滥导致了严重的问题,因此对印文图像进行精确而高效的识别就显得非常重要。对PCNN模型进行深入的研究,并着重学习实践应用PCNN对印文图像进行处理研究。脉冲耦合神经网络是和生物智能领域的结合,具有生物神经网络独特的高容错性和高适应性,能够保证印文图像在印文残缺,线条不均匀的情况下不会影响印章的识别,同时也能够满足对印文图像识别的实时性和准确性的要求[1]。应用PCNN进行印文提取质量较高,提取速度快。应用PCNN模型对印文图像进行提取,探究应用人工神经网络和传统上提取印文图像红色分量匹配的结果,更好地理解人工神经网络在图像处理上应用的相关技术。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林毅	四川大学计算机学院	12	22	4.0	4.0
2	傅夏生	四川大学计算机学院	3	1	1.0	1.0