纸质目录卡片的数字化转换及MapReduce并行处理
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 OCR研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 纸质目录卡片识别发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 并行光学字符识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15页 |
| 1.4 论文的框架结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第17-34页 |
| 2.1 Characterness | 第17-23页 |
| 2.1.1 Characterness模型 | 第18-21页 |
| 2.1.2 字符标注和分组 | 第21-22页 |
| 2.1.3 Characterness方法总结 | 第22-23页 |
| 2.2 Hadoop计算平台 | 第23-27页 |
| 2.2.1 hadoop基本架构 | 第23-24页 |
| 2.2.2 HDFS架构 | 第24-27页 |
| 2.3 MapReduce并行处理模型 | 第27-29页 |
| 2.4 光学字符识别（OCR） | 第29-34页 |
| 2.4.1 OCR的发展和应用 | 第29-31页 |
| 2.4.2 OCR的工作过程 | 第31-34页 |
| 第三章 目录卡片多元信息提取 | 第34-54页 |
| 3.1 目录卡片信息特征分析 | 第34-35页 |
| 3.2 目录卡片多元信息提取 | 第35-45页 |
| 3.2.1 文字区域提取 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于单词位置信息的语句定位 | 第37-39页 |
| 3.2.3 基于语句位置信息的语句属性确定 | 第39-40页 |
| 3.2.4 OCR识别 | 第40-44页 |
| 3.2.5 目录卡片数字化转换算法 | 第44-45页 |
| 3.3 实验评估 | 第45-52页 |
| 3.3.1 实验环境搭建 | 第45-48页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 3.4 小结 | 第52-54页 |
| 第四章 并行纸质目录卡片识别 | 第54-69页 |
| 4.1 并行设计框架 | 第54-56页 |
| 4.2 存储管理 | 第56-57页 |
| 4.3 并行程序设计 | 第57-62页 |
| 4.3.1 并行处理过程 | 第57-58页 |
| 4.3.2 图像文件的输入格式 | 第58-60页 |
| 4.3.3 并行目录卡片识别设计 | 第60-62页 |
| 4.4 任务调度和执行 | 第62-63页 |
| 4.5 实验与评估 | 第63-69页 |
| 4.5.1 环境配置 | 第63-65页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第65-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69页 |
| 5.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |
