| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 藏文识别研究现状与发展 | 第15-18页 |
| 1.2.1 藏文识别的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 手写体藏文识别研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 常见的手写文字识别方法 | 第18-21页 |
| 1.3.1 基于特征提取的手写文字识别方法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 手写文字识别分类技术 | 第19页 |
| 1.3.3 基于深度学习的手写文字识别方法 | 第19-21页 |
| 1.4 主要内容及章节安排 | 第21-24页 |
| 1.4.1 本文主要内容 | 第21页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第21-24页 |
| 第二章 藏文特征及实验数据库介绍 | 第24-34页 |
| 2.1 藏文文字特征 | 第24-29页 |
| 2.1.1 藏文字母特征 | 第24-26页 |
| 2.1.2 藏文字丁特征 | 第26-28页 |
| 2.1.3 藏文音节字特征 | 第28-29页 |
| 2.2 手写藏文识别难点 | 第29-31页 |
| 2.3 实验数据库介绍 | 第31-33页 |
| 2.3.1 采集数据 | 第31-32页 |
| 2.3.2 采集软件 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于特征提取及多分类器级联的手写藏文音节识别 | 第34-66页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 手写藏文音节字的预处理 | 第34-42页 |
| 3.2.1 线性归一化 | 第34-37页 |
| 3.2.2 非线性归一化 | 第37-39页 |
| 3.2.3 平滑处理 | 第39-40页 |
| 3.2.4 插值 | 第40-42页 |
| 3.2.5 重采样 | 第42页 |
| 3.3 手写藏文音节字的特征提取 | 第42-49页 |
| 3.3.1 藏文手写音节字的上元音特征提取 | 第43-44页 |
| 3.3.2 手写藏文音节字的方向特征提取 | 第44-47页 |
| 3.3.3 特征降维 | 第47-49页 |
| 3.4 手写藏文音节字的分类器设计 | 第49-52页 |
| 3.4.1 欧式距离分类器 | 第50页 |
| 3.4.2 MQDF分类器 | 第50-51页 |
| 3.4.3 三级分类器级联 | 第51-52页 |
| 3.5 实验 | 第52-62页 |
| 3.6 全手写藏文输入法软件开发 | 第62-65页 |
| 3.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于卷积神经网络的手写藏文音节字识别 | 第66-82页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 卷积神经网络 | 第66-73页 |
| 4.2.1 卷积神经网络介绍 | 第66-71页 |
| 4.2.2 LeNet模型介绍 | 第71-73页 |
| 4.3 手写藏文音节字识别 | 第73-76页 |
| 4.3.1 输入层手写数据处理转换 | 第73-74页 |
| 4.3.2 卷积层和池化层的参数调整 | 第74-76页 |
| 4.4 实验 | 第76-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 工作总结 | 第82-83页 |
| 5.2 工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 作者简介 | 第92-93页 |