国际邮件批译系统的研究与开发
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容及结构 | 第12-14页 |
| 第二章 国际邮件批译系统简介 | 第14-26页 |
| ·国际邮件批译系统的批译规则 | 第14页 |
| ·国际邮件批译系统的组成 | 第14-16页 |
| ·国际邮件批译系统的信息处理流程 | 第16-17页 |
| ·国际邮件批译系统的功能模块 | 第17-21页 |
| ·图像采集 | 第17-18页 |
| ·图像识别 | 第18-19页 |
| ·地址翻译 | 第19-21页 |
| ·图像显示 | 第21页 |
| ·地址打印 | 第21页 |
| ·数据统计 | 第21页 |
| ·地址翻译系统的设计 | 第21-24页 |
| ·分词模块的设计 | 第21-22页 |
| ·命名实体意译模块的结构设计 | 第22-24页 |
| ·OCR系统软件要求 | 第24-26页 |
| ·总体要求 | 第24页 |
| ·信件的特征描述 | 第24-25页 |
| ·系统输入 | 第25页 |
| ·系统输出 | 第25页 |
| ·系统识别要求 | 第25-26页 |
| 第三章 图像预处理 | 第26-38页 |
| ·灰度转化 | 第26页 |
| ·图像增强 | 第26-28页 |
| ·图像增强分类 | 第27页 |
| ·直方图均衡化 | 第27-28页 |
| ·图像二值化 | 第28-31页 |
| ·固定阈值法 | 第28页 |
| ·最大类间方差法 | 第28-31页 |
| ·图像平滑处理 | 第31页 |
| ·倾斜度调整 | 第31-33页 |
| ·最小二乘法 | 第31-32页 |
| ·图像旋转 | 第32-33页 |
| ·字符分割 | 第33-35页 |
| ·归一化调整 | 第35页 |
| ·字符特征提取 | 第35-38页 |
| ·字符特征提取方法 | 第36-37页 |
| ·字符特征的提取 | 第37-38页 |
| 第四章 BP神经网络及字符分类器的设计 | 第38-54页 |
| ·误差反向传播神经网络 | 第38-39页 |
| ·网络的结构设计 | 第39-45页 |
| ·输入层神经元个数 | 第40页 |
| ·输出层神经元个数及输出表示 | 第40-42页 |
| ·隐藏层层数 | 第42-43页 |
| ·隐藏层神经元的数目 | 第43-44页 |
| ·节点设计 | 第44-45页 |
| ·网络的训练 | 第45-52页 |
| ·训练样本的选取 | 第45-51页 |
| ·误差准则函数 | 第51-52页 |
| ·训练的停止条件 | 第52页 |
| ·网络的训练过程 | 第52页 |
| ·网络的识别 | 第52-54页 |
| 第五章 OCR系统设计与实现 | 第54-60页 |
| ·OpenCV简介 | 第54-55页 |
| ·OCR系统核心算法实现 | 第55-58页 |
| ·邮件图片选择与显示 | 第56页 |
| ·图像预处理 | 第56-57页 |
| ·字符特征提取 | 第57页 |
| ·BP神经网络训练与识别 | 第57-58页 |
| ·OCR系统测试分析 | 第58-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·下一步工作及展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65页 |
