基于脉冲耦合神经网络的印章识别

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印章识别特征提取作为印章识别系统中的重要组成部分，对于实际印章识别系统而言，研究印章特征提取的对象有着积极的意义。
　　本文以脉冲耦合神经网络(PCNN)模型为理论基础，研宄了提取图像形状特征信息时PCNN参数的选取，确定了一种能够准确而快速识别不同形状印章的较为稳定的序列特征，并进一步证明该特征在印章盖印角度不同时具有同样的适用性，在此基础上，本文还对该特征在印章在不同缺失度下的适用性做出讨论。
　　实验中利用脉冲耦合神经网络，输入神经网络的图像为二值图像，输出得到图像的能量对数序列，将不同形状样本印章通过脉冲耦合神经网络后的能量对数序列作为特征并存为样本序列，用相同方法得到待识别的不同形状印章的能量对数序列后与样本序列进行匹配识别，同时将角度旋转印章图像作为待识别图像进行匹配统计。通过Pearson以及方差对实验所得数值进行统计研究。将不同形状印章图像通过脉冲耦合神经网络后得到的能量对数序列作为特征对印章形状进行识别效果较好，形状相同印章之间的与其他形状间的Pearson相关系数相比为数值中的最大值，方差值也相对较小，并且该特征不受印章盖印角度的影响，具有稳定性，在此基础上，实验进一步探究了该方法在印章缺失情况下的可行性与局限性。
　　本文所描述的特征提取方法优势在于利用脉冲耦合神经网络所提取的印章特征在印章盖印角度不同时同样适用，可较为广泛地运用在印章形状特征的分类之中，为后续工作提供保障。

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作者
刘乃迪;
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作者单位

河北工业大学;

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授予单位河北工业大学;
学科电子与通信工程
授予学位硕士
导师姓名王霞;
年度 2013
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP391.41;
关键词
印章识别; 脉冲耦合神经网络; 形状特征; 匹配统计;

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