无约束联机手写汉字特征提取与识别融合的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·汉字识别背景 | 第12页 |
| ·汉字识别研究现状 | 第12-14页 |
| ·预处理和后处理 | 第13页 |
| ·模式表达与分类识别 | 第13-14页 |
| ·手写汉字识别的难点 | 第14-17页 |
| ·本文的工作 | 第17-19页 |
| 第二章 联机手写汉字的特征提取及识别 | 第19-33页 |
| ·联机手写汉字的预处理 | 第19页 |
| ·特征提取 | 第19-26页 |
| ·8 方向特征 | 第20-22页 |
| ·方向变化特征 | 第22-23页 |
| ·Gabor 特征 | 第23-25页 |
| ·梯度特征 | 第25-26页 |
| ·LDA 降维 | 第26-27页 |
| ·分类器 | 第27-29页 |
| ·最小欧氏距离分类器 | 第27-28页 |
| ·MQDF 分类器 | 第28-29页 |
| ·实验 | 第29-32页 |
| ·不同特征的性能实验 | 第30-31页 |
| ·原始特征与LDA 降维特征比较实验 | 第31页 |
| ·最小欧氏距离分类器与MQDF 分类器比较实验 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 联机手写汉字中虚拟笔画技术的研究 | 第33-44页 |
| ·虚拟笔画的概念 | 第33页 |
| ·虚拟笔画性能分析 | 第33-34页 |
| ·改进虚拟笔画技术的识别方法 | 第34-39页 |
| ·基于特征融合的改进方法 | 第34-36页 |
| ·基于局部特征增强的改进方法 | 第36-37页 |
| ·基于朴素贝叶斯分类的改进方法 | 第37-39页 |
| ·实验 | 第39-43页 |
| ·无虚拟笔画特征和虚拟笔画特征性能对比实验 | 第39-40页 |
| ·并行特征、串行特征和局部增强特征参数选择实验 | 第40-41页 |
| ·各种识别方法对比实验 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 脱机识别与联机识别的融合研究 | 第44-54页 |
| ·信息融合技术简介 | 第44-45页 |
| ·基于特征级的融合识别 | 第45-49页 |
| ·特征提取 | 第46页 |
| ·PCA 变换 | 第46-48页 |
| ·串行融合与LDA 降维 | 第48-49页 |
| ·识别测试 | 第49页 |
| ·基于分类器级的融合识别 | 第49-51页 |
| ·距离融合法 | 第50页 |
| ·候选字重排法 | 第50-51页 |
| ·实验 | 第51-53页 |
| ·特征融合方法参数测试实验 | 第52页 |
| ·各种融合方法识别率测试实验 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 总结和展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
