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印鉴小码字符图像的切分与比对

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-8页
1 绪论第8-13页
   ·研究背景和意义第8页
   ·印鉴识别简介第8-9页
   ·印鉴小码比对第9-11页
   ·本文研究内容的结构安排第11-13页
2 对印鉴图像的预处理第13-26页
   ·方形印鉴的预处理第13-18页
     ·信息的采集第13页
     ·计算旋转角度第13-14页
     ·寻找目标字符第14-16页
     ·切割字符第16-18页
       ·非镂空印章第16-17页
       ·镂空印章第17-18页
   ·椭圆形印鉴的预处理第18-26页
     ·信息的采集第18页
     ·印鉴图像的灰度化第18-19页
     ·水平化图像第19-20页
     ·寻找目标字符第20-21页
       ·非镂空印章第20页
       ·镂空印章第20-21页
     ·判断姿态第21页
     ·切割字符第21-25页
       ·非镂空印章第21-23页
       ·镂空印章第23-25页
     ·本章小结第25-26页
3 字符的比对第26-42页
   ·原始算法第26-32页
     ·比对前的预处理第26-28页
       ·直方图拉伸第27页
       ·直方图均衡化第27-28页
     ·差图像第28-29页
     ·互相关算子第29-30页
     ·一维投影特征第30-31页
     ·自适应函数第31-32页
   ·IDM算法第32-38页
     ·算法介绍第33-34页
     ·实验步骤第34-35页
     ·实验现象第35-37页
       ·网格第35-36页
       ·距离值第36-37页
     ·算法优点第37页
     ·扩展算法:IDM移动步长算法第37页
     ·IDM移动步长算法的实验步骤第37-38页
   ·互信息算法第38-42页
     ·信息论相关概念第39页
     ·互信息算法介绍第39-40页
     ·实验步骤第40页
     ·实验结果第40-42页
4 分类器的设计和实现第42-49页
   ·线性分类法第42-47页
     ·一维空间第42-45页
     ·二维空间法第45-47页
   ·最近邻分类法第47-49页
     ·二维分类第48页
     ·多维分类第48-49页
5 分类结果的分析及实验平台的设计第49-58页
   ·基于分类器的统计结果第49-50页
   ·同类样本和异类样本的错误率曲线图第50-51页
   ·实验平台设计第51-58页
     ·印章切割平台设计第52-54页
       ·平台设计的需求第52页
       ·平台设计的原则第52-53页
       ·设计效果图第53-54页
     ·字符比对平台设计第54-58页
       ·平台设计的需求第54-55页
       ·平台设计的原则第55页
       ·设计效果图第55-58页
6 结论第58-60页
   ·总结第58-59页
     ·印章的切割第58页
     ·字符的比对第58-59页
   ·展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页

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