| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第6-13页 |
| 1.1 文字识别技术在国内外发展与现状 | 第6-8页 |
| 1.1.1 文字识别技术在国外的发展与现状 | 第6-7页 |
| 1.1.2 文字识别技术在国内的发展与现状 | 第7页 |
| 1.1.3 维吾尔文识别技术的发展与现状 | 第7-8页 |
| 1.2 文字识别技术简要 | 第8-9页 |
| 1.3 维吾尔文手写体书写特点 | 第9页 |
| 1.4 维吾尔文联机手写体识别的难点及研究趋势 | 第9-10页 |
| 1.5 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.6 论文主要研究工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 隐马尔可夫模型相关原理 | 第13-19页 |
| 2.1 隐马尔可夫模型(HMM)的基本概念 | 第13-14页 |
| 2.2 HMM的三个基本问题 | 第14-18页 |
| 2.2.1 评估问题——Forward-Backward算法 | 第14-16页 |
| 2.2.2 解码问题——Viterbi算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 训练问题——Baum-Welch算法 | 第17-18页 |
| 2.3 HMM在字符识别中的应用 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于HMM的联机手写维吾尔文识别框架 | 第19-32页 |
| 3.1 样本库的建立 | 第19-20页 |
| 3.2 样本预处理和特征提取 | 第20-25页 |
| 3.2.1 预处理 | 第20-23页 |
| 3.2.2 特征提取 | 第23-25页 |
| 3.2.3 特征离散化 | 第25页 |
| 3.3 字符建模及分类 | 第25-28页 |
| 3.3.1 字符建模 | 第26-27页 |
| 3.3.2 字符模型的分类 | 第27-28页 |
| 3.4 字典的构建 | 第28-30页 |
| 3.4.1 带延迟笔画的字典 | 第29页 |
| 3.4.2 无延迟笔画的字典 | 第29-30页 |
| 3.5 识别过程 | 第30-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于HMM的联机手写维吾尔文识别实验 | 第32-47页 |
| 4.1 实验平台 | 第32-35页 |
| 4.1.1 硬件环境 | 第32-33页 |
| 4.1.2 软件环境——HTK工具包 | 第33-35页 |
| 4.2 实验数据准备 | 第35-37页 |
| 4.3 语言模型 | 第37-41页 |
| 4.3.1 n-gram语言模型 | 第37-38页 |
| 4.3.2 Markov语言模型 | 第38页 |
| 4.3.3 基于决策树的语言模型 | 第38-39页 |
| 4.3.4 动态、自适应、基于缓存的语言模型 | 第39页 |
| 4.3.5 本实验语言模型的建立 | 第39-41页 |
| 4.4 训练与识别 | 第41-43页 |
| 4.4.1 建立HMM模型原型 | 第41-42页 |
| 4.4.2 初始化HMM模型 | 第42页 |
| 4.4.3 HMM模型参数估计 | 第42-43页 |
| 4.4.4 识别 | 第43页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第43-46页 |
| 4.5.1 从语言模型看实验结果 | 第43-44页 |
| 4.5.2 从识别字典看实验结果 | 第44-45页 |
| 4.5.3 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-50页 |
| 5.1 总结 | 第47-48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |