基于手写字符识别的实验成绩录入系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 系统研究的目的 | 第10-11页 |
| 1.4 系统研究的意义 | 第11页 |
| 1.5 论文的主要内容和结构 | 第11-13页 |
| 1.5.1 主要内容 | 第11页 |
| 1.5.2 论文结构 | 第11-13页 |
| 2 系统的需求与功能分析 | 第13-17页 |
| 2.1 学生成绩管理研究 | 第13-14页 |
| 2.1.1 传统的成绩管理方法 | 第13页 |
| 2.1.2 学生成绩管理信息化 | 第13-14页 |
| 2.2 系统的需求分析 | 第14-15页 |
| 2.2.1 概述 | 第14页 |
| 2.2.2 系统的功能需求 | 第14-15页 |
| 2.3 系统的流程分析 | 第15-16页 |
| 2.4 系统的界面需求 | 第16页 |
| 2.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 图像的采集与处理 | 第17-31页 |
| 3.1 实验报告图像采集 | 第17-20页 |
| 3.1.1 概述 | 第17-18页 |
| 3.1.2 基于不同摄像头的图像采集 | 第18-19页 |
| 3.1.3 基于不同光照的图像采集 | 第19页 |
| 3.1.4 本文采用方法 | 第19-20页 |
| 3.2 图像预处理 | 第20-23页 |
| 3.2.1 图像灰度化 | 第20-21页 |
| 3.2.2 图像二值化 | 第21页 |
| 3.2.3 图像去除离散噪声 | 第21-23页 |
| 3.3 图像倾斜校正 | 第23-29页 |
| 3.3.1 基于Hough变换的倾斜估计 | 第23-25页 |
| 3.3.2 倾斜校正 | 第25-29页 |
| 3.4 图像放大 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 手写字符的识别算法 | 第31-41页 |
| 4.1 模板匹配算法概述 | 第31-32页 |
| 4.2 手写学号成绩定位算法 | 第32-36页 |
| 4.2.1 边框定位算法 | 第32-34页 |
| 4.2.2 学号定位算法 | 第34-35页 |
| 4.2.3 成绩定位算法 | 第35-36页 |
| 4.3 特征提取 | 第36-39页 |
| 4.3.1 常用特征提取方法 | 第36-37页 |
| 4.3.2 本文使用的特征提取方法 | 第37-39页 |
| 4.4 手写学号和成绩识别算法 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 系统实现及结果分析 | 第41-49页 |
| 5.1 概述 | 第41-42页 |
| 5.2 手写学号成绩识别 | 第42-45页 |
| 5.2.1 概述 | 第42-43页 |
| 5.2.2 基于不同摄像头的图像识别 | 第43-44页 |
| 5.2.3 基于不同光照的图像识别 | 第44页 |
| 5.2.4 识别结果修改 | 第44页 |
| 5.2.5 样本添加 | 第44-45页 |
| 5.3 数据库操作 | 第45-46页 |
| 5.3.1 ACCESS数据库的操作 | 第45页 |
| 5.3.2 成绩保存 | 第45-46页 |
| 5.4 系统性能分析 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 6 结论与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
