场景物体与场景文本识别关键技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究工作 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 研究现状 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 物体识别相关简介 | 第17-19页 |
| 2.2.1 物体识别的目标 | 第17-18页 |
| 2.2.2 识别算法的评估 | 第18-19页 |
| 2.3 物体识别的主要挑战 | 第19-20页 |
| 2.4 物体识别的相关工作 | 第20-27页 |
| 2.4.1 底层特征提取 | 第21-23页 |
| 2.4.2 模型 | 第23-25页 |
| 2.4.3 分类和语义 | 第25-26页 |
| 2.4.4 定位策略 | 第26-27页 |
| 2.5 文字识别的相关工作 | 第27-29页 |
| 2.5.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 2.5.2 字符方法 | 第28-29页 |
| 2.5.3 单词方法 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于自编码的字符识别方法 | 第30-42页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 解决方案 | 第31-41页 |
| 3.2.1 算法框架与相关技术 | 第31-33页 |
| 3.2.2 损失函数 | 第33-36页 |
| 3.2.3 训练过程 | 第36-39页 |
| 3.2.4 实验结果 | 第39-41页 |
| 3.3 总结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于霍夫森林的场景图像物体识别 | 第42-50页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 霍夫森林的识别方法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 随机森林 | 第43-44页 |
| 4.2.2 树、构造与识别 | 第44-45页 |
| 4.2.3 上下文关联 | 第45-46页 |
| 4.3 优化方法 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 结束语 | 第50-52页 |
| 5.1 本文成果 | 第50-51页 |
| 5.2 未来展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录A: 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第56-57页 |
| 附录B: 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
