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联机手写汉字识别系统的研究与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
图表目录第10-11页
第一章 绪论第11-20页
 1.1 研究汉字识别的意义第11-12页
 1.2 汉字识别概述第12-15页
  1.2.1 汉字识别的研究范围第12-13页
  1.2.2 汉字识别系统的构成和识别方法第13-15页
 1.3 联机手写汉字识别(OLCCR)第15-17页
  1.3.1 OLCCR概述第15-16页
  1.3.2 联机手写汉字识别技术的发展与现状第16-17页
 1.4 联机手写汉字识别问题的难点第17-18页
 1.5 论文的内容第18-20页
第二章 汉字笔画概述及笔画分类第20-26页
 2.1 汉字的特征与表示第20-21页
 2.2 汉字笔画概述第21-22页
  2.2.1 相关定义第21-22页
  2.2.2 笔画研究对实现联机手写汉字识别的意义第22页
 2.3 汉字笔画研究第22-25页
  2.3.1 汉字笔画的分类第22-24页
  2.3.2 对汉字笔画分类的归纳第24-25页
 2.4 本章小结第25-26页
第三章 汉字笔画若千数据的统计方法研究与应用第26-38页
 3.1 汉字概述第26-27页
 3.2 笔画信息统计的意义第27页
 3.3 统计方法第27-28页
 3.4 汉字的各种平均笔画数第28-31页
  3.4.1 算术平均笔画数第28-29页
  3.4.2 按使用频度加权的平均笔画数第29-30页
  3.4.3 能与其他汉字区分开的前若干笔画的算术平均数第30页
  3.4.4 能与其他汉字区分开的前若干笔画的加权平均数第30-31页
 3.5 汉字笔画的各种数据统计第31-36页
  3.5.1 以各种笔画起笔的汉字的数目第31-32页
  3.5.2 各种笔画在6763个汉字中出现的频度第32页
  3.5.3 笔画相同的汉字列表第32-33页
  3.5.4 相邻笔画频度列表第33-36页
 3.6 统计数据在联机手写汉字识别中的应用第36-37页
 3.7 本章小结第37-38页
第四章 联机手写笔画的识别第38-50页
 4.1 引言第38页
 4.2 用方向代码序列表示笔画第38-46页
  4.2.1 插值加密第38-39页
  4.2.2 笔画方向代码的产生第39-42页
  4.2.3 笔画方向代码序列的滤波第42-44页
  4.2.4 笔画方向码序列的归并处理第44-46页
 4.3 笔画的识别第46-49页
 4.4 本章小结第49-50页
第五章 笔画识别中几种机器学习方法的研究第50-60页
 5.1 引言第50-51页
 5.2 文法学习在笔画识别中的应用研究第51-55页
  5.2.1 笔画识别中的文法分析问题第51-54页
  5.2.2 笔画识别中的文法推断问题第54-55页
 5.3 神经网络自学习方法在笔画识别中的应用研究第55-59页
  5.3.1 人工神经网络(ANN)基本理论第56-57页
  5.3.2 BP算法及其在笔画识别中的应用第57-59页
 5.4 本章小节第59-60页
第六章 基于鼠标设备的识别系统的设计与实现第60-78页
 6.1 引言第60-61页
 6.2 识别系统概述第61-65页
  6.2.1 联机手写汉字的识别方法第61-64页
  6.2.2 笔画之间的关系第64-65页
 6.3 笔画识别的后处理方法第65-69页
  6.3.1 类似于回溯法的解决思路第65-68页
   6.3.1.1 回溯法的基本思想第65-66页
   6.3.1.2 用于笔画识别后处理中的回溯法思路第66-68页
  6.3.2 多候选组合法的解决思路第68-69页
 6.4 识别字典的建立第69-71页
  6.4.1 建立识别字库第69-70页
  6.4.2 笔画识别库的建立及其学习改进过程第70-71页
  6.4.3 建立索引库第71页
 6.5 汉字的匹配第71-73页
 6.6 词语联想第73-77页
  6.6.1 对联想词库排序第73页
  6.6.2 建立联想词库索引文件第73-75页
  6.6.3 根据索引指针查找并显示联想词语第75-76页
  6.6.4 运行结果第76-77页
 6.7 本章小结第77-78页
第七章 结论与展望第78-79页
参考文献第79-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间发表的论文第82页

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