基于脉冲耦合神经网络的印章识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 印章相关知识介绍 | 第9页 |
| 1.3 印章识别的目的及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.4 印章识别技术难点 | 第10页 |
| 1.5 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.6 印章识别一般流程及步骤简述 | 第11-12页 |
| 1.7 本文主要研究内容及文章结构 | 第12页 |
| 1.8 小结 | 第12-13页 |
| 第二章 印章图像录入及预处理研究 | 第13-24页 |
| 2.1 图像数字化录入 | 第13-14页 |
| 2.2 图像预处理研究 | 第14-15页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第14页 |
| 2.2.2 图像的增强与复原技术 | 第14-15页 |
| 2.3 图像特征分析 | 第15-20页 |
| 2.3.1 颜色或灰度的统计特征提取 | 第16页 |
| 2.3.2 纹理、边缘特征提取 | 第16-17页 |
| 2.3.3 图像代数特征提取 | 第17-18页 |
| 2.3.4 图像变换系数特征提取 | 第18页 |
| 2.3.5 图像形状特征提取 | 第18-20页 |
| 2.4 印章录入及预处理 | 第20-23页 |
| 2.4.1 印章录入 | 第20-21页 |
| 2.4.2 印章图像预处理 | 第21-23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 PCNN 基本原理及参数设置 | 第24-33页 |
| 3.1 PCNN 基本原理 | 第24-27页 |
| 3.2 PCNN 的特点及作用 | 第27-29页 |
| 3.2.1 PCNN 特性 | 第27-28页 |
| 3.2.2 PCNN 应用分析 | 第28-29页 |
| 3.3 PCNN 参数设定 | 第29-32页 |
| 3.4 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 印章旋转不变性特征提取研究 | 第33-46页 |
| 4.1 基于皮尔逊相关系数及方差简述 | 第33-34页 |
| 4.1.1 皮尔逊相关系数 | 第33-34页 |
| 4.1.2 序列方差 | 第34页 |
| 4.2 脉冲耦合神经网络特征序列选取 | 第34-40页 |
| 4.2.1 样本印章熵序列图像 | 第35-36页 |
| 4.2.2 样本印章能量熵序列图像 | 第36-37页 |
| 4.2.3 样本印章对数序列图像 | 第37-38页 |
| 4.2.4 样本印章能量对数序列图像 | 第38页 |
| 4.2.5 脉冲耦合神经网络特征确定 | 第38-40页 |
| 4.3 印章形状识别研究 | 第40页 |
| 4.4 印章旋转特征不变性研究 | 第40-43页 |
| 4.4.1 印章旋转度定义 | 第40-41页 |
| 4.4.2 印章旋转不变特征分析 | 第41-43页 |
| 4.5 实验特征在印章缺失条件下应用讨论 | 第43-45页 |
| 4.5.1 印章缺失度定义 | 第43-44页 |
| 4.5.2 序列特征在印章缺失下应用讨论 | 第44-45页 |
| 4.6 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-47页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
