基于VC++的手写字母识别系统的设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 模式和模式识别 | 第12-16页 |
| 1.2.1 模式 | 第12-13页 |
| 1.2.2 模式的描述方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 模式识别系统 | 第14-16页 |
| 1.2.4 模式识别的应用 | 第16页 |
| 1.3 图像模式识别 | 第16-21页 |
| 1.3.1 图像模式识别原理 | 第16-18页 |
| 1.3.2 图像模式识别过程 | 第18-19页 |
| 1.3.3 图像模式识别方法 | 第19-20页 |
| 1.3.4 图像识别的应用 | 第20-21页 |
| 1.4 手写字母识别 | 第21-26页 |
| 1.4.1 手写文字识别简介 | 第21-22页 |
| 1.4.2 手写文字识别系统 | 第22-23页 |
| 1.4.3 手写字母识别的方法 | 第23页 |
| 1.4.4 手写字母识别研究的目标和意义 | 第23-24页 |
| 1.4.5 手写字母识别研究的现状 | 第24-26页 |
| 1.5 研究内容 | 第26-27页 |
| 第二章 遗传神经网络算法研究 | 第27-42页 |
| 2.1 遗传算法探讨 | 第27-31页 |
| 2.1.1 遗传算法的基本原理 | 第27-31页 |
| 2.1.2 遗传算法特点 | 第31页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第31-41页 |
| 2.2.1 BP神经网络组成 | 第31-35页 |
| 2.2.2 BP神经网络的基本原理 | 第35-36页 |
| 2.2.3 BP神经网络算法 | 第36-41页 |
| 2.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 手写字母识别系统设计 | 第42-62页 |
| 3.1 系统总体结构设计 | 第42-43页 |
| 3.2 系统工作流程设计 | 第43页 |
| 3.3 手写字母图像的预处理模块设计 | 第43-49页 |
| 3.3.1 二值化处理 | 第44-45页 |
| 3.3.2 平滑去噪 | 第45-46页 |
| 3.3.4 字符分割 | 第46-48页 |
| 3.3.5 图像的归一化 | 第48-49页 |
| 3.3.6 书写的倾斜矫正 | 第49页 |
| 3.3.7 图像的重新排列 | 第49页 |
| 3.3.8 图像的细化 | 第49页 |
| 3.4 手写体字母的特征提取方案 | 第49-56页 |
| 3.4.1 实验数据特征集 | 第49-50页 |
| 3.4.2 提取压缩特征 | 第50-51页 |
| 3.4.3 傅里叶变换特征的提取 | 第51页 |
| 3.4.4 提取特征边缘 | 第51-53页 |
| 3.4.5 基元特征的提取 | 第53-54页 |
| 3.4.6 提取矩特征 | 第54-56页 |
| 3.5 手写体字母的特征提取设计 | 第56-61页 |
| 3.5.1 确定分类器设计中的参数 | 第56-57页 |
| 3.5.2 特征提取设计 | 第57-58页 |
| 3.5.3 特征选择设计 | 第58页 |
| 3.5.4 优化特征空间设计 | 第58-59页 |
| 3.5.5 判别函数设计 | 第59-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 训练与识别设计 | 第62-75页 |
| 4.1 遗传神经网络结构设计 | 第62-64页 |
| 4.2 训练模块设计 | 第64-70页 |
| 4.2.1 训练集设计 | 第65-66页 |
| 4.2.2 测试集设计 | 第66-67页 |
| 4.2.3 评价原则设计 | 第67页 |
| 4.2.4 训练算法设计 | 第67-70页 |
| 4.3 识别模块设计 | 第70-74页 |
| 4.4 本章总结 | 第74-75页 |
| 第五章 手写体字母识别系统的实现 | 第75-99页 |
| 5.1 构造位图处理类 | 第75-81页 |
| 5.1.1 位图基本格式 | 第75-78页 |
| 5.1.2 WinSDK中的BMP相关函数 | 第78-79页 |
| 5.1.3 构造CDib类 | 第79-81页 |
| 5.2 图像预处理实现 | 第81-90页 |
| 5.2.1 派生Mydiblib类 | 第81页 |
| 5.2.2 图像二值化的算法实现 | 第81-82页 |
| 5.2.3 图像锐化和去噪的实现 | 第82-84页 |
| 5.2.4 图像细化的实现 | 第84-87页 |
| 5.2.5 图像特征提取实现 | 第87-90页 |
| 5.3 训练的实现 | 第90-94页 |
| 5.3.1 BpNet类的定义 | 第90-91页 |
| 5.3.2 训练算法实现 | 第91-94页 |
| 5.3.3 训练实验结果 | 第94页 |
| 5.4 字符识别的实现 | 第94-96页 |
| 5.4.1 字母图像的绘制 | 第95页 |
| 5.4.2 手字母识别实验结果 | 第95-96页 |
| 5.5 手字母识别系统的识别率分析 | 第96-98页 |
| 5.6 本章总结 | 第98-99页 |
| 第六章 总结 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-103页 |
