基于卷积神经网络的文档图像分类与检索方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 文档图像处理预备知识 | 第16-24页 |
| 2.1 常见应用框架 | 第16-18页 |
| 2.2 常见预处理算法 | 第18页 |
| 2.3 常见特征提取算法 | 第18-20页 |
| 2.4 图像相似度度量标准 | 第20-21页 |
| 2.5 图像检索性能的评价 | 第21-22页 |
| 2.6 深度学习基础 | 第22-24页 |
| 第3章 基于CNN的文档图像分类方法 | 第24-35页 |
| 3.1 问题描述 | 第24-25页 |
| 3.2 算法简述 | 第25-26页 |
| 3.3 总体流程 | 第26-27页 |
| 3.4 预处理 | 第27-28页 |
| 3.5 基于CNN的文档图像特征 | 第28-33页 |
| 3.6 分类器设计 | 第33-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于CNN的文档图像检索方法 | 第35-42页 |
| 4.1 问题描述 | 第35页 |
| 4.2 算法简述 | 第35-36页 |
| 4.3 总体流程 | 第36-37页 |
| 4.4 特征降维 | 第37-39页 |
| 4.5 搜索方法 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实验与分析 | 第42-63页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 数据集描述 | 第42-44页 |
| 5.3 实验过程 | 第44-47页 |
| 5.4 结果分析 | 第47-63页 |
| 第6章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文内容总结 | 第63页 |
| 6.2 未来研究方向 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第71页 |
