| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题的研究背景 | 第10页 |
| ·数学公式识别概述 | 第10-15页 |
| ·数学公式的识别过程 | 第10-14页 |
| ·关键问题及解决方法 | 第14-15页 |
| ·数学公式识别系统 | 第15页 |
| ·SVM 与符号识别 | 第15-18页 |
| ·基于 SVM 的分类 | 第15-17页 |
| ·影响 SVM 识别性能的因素 | 第17-18页 |
| ·研究目标及内容 | 第18-19页 |
| ·论文内容安排 | 第19-20页 |
| 第2章 公式图像的倾斜校正与分割 | 第20-33页 |
| ·基于连通域分析和 HOUGH变换的版面倾斜校正方法 | 第20-26页 |
| ·问题分析 | 第20页 |
| ·算法梗概 | 第20-21页 |
| ·图像膨胀 | 第21-22页 |
| ·连通域分析 | 第22-23页 |
| ·边缘检测 | 第23页 |
| ·利用 Hough 变换检测倾角 | 第23-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-26页 |
| ·基于凹凸轮廓和分割因子的粘连字符分割 | 第26-30页 |
| ·问题分析 | 第26页 |
| ·算法梗概 | 第26-27页 |
| ·凹凸轮廓位置确定 | 第27-28页 |
| ·分割因子定义 | 第28-29页 |
| ·分割矩阵生成 | 第29页 |
| ·分割位置确认 | 第29-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第3章 公式符号的特征提取与分类 | 第33-45页 |
| ·公式符号特性分析与数学公式图像库 | 第33-34页 |
| ·特征提取 | 第34-40页 |
| ·特征选取原则 | 第34-35页 |
| ·孔洞及其位置特征 | 第35页 |
| ·端点数特征 | 第35-36页 |
| ·角点数特征 | 第36-37页 |
| ·连通域个数特征 | 第37页 |
| ·宽高比特征 | 第37-38页 |
| ·粗网格特征 | 第38页 |
| ·穿线特征 | 第38页 |
| ·Hu 不变矩特征 | 第38-40页 |
| ·局部链码方向特征 | 第40页 |
| ·分类框架 | 第40-44页 |
| ·分类原则 | 第40-41页 |
| ·粗分类 | 第41-42页 |
| ·细分类 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 SVM 分类器的改进与公式符号识别 | 第45-54页 |
| ·SVM 多层分类器分析 | 第45-47页 |
| ·DAG-SVM 多层分类器改进 | 第47-53页 |
| ·改进的 DAG-SVM 模型 | 第47-48页 |
| ·错误累积的消除 | 第48-50页 |
| ·拒识处理方法 | 第50页 |
| ·实验与结果分析 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第5章 数学公式识别系统的设计 | 第54-69页 |
| ·系统功能与构建 | 第54-57页 |
| ·功能描述 | 第54-55页 |
| ·支撑环境 | 第55-56页 |
| ·设计方法 | 第56-57页 |
| ·主要功能模块的详细设计 | 第57-68页 |
| ·图像预处理模块 | 第57-60页 |
| ·公式图像识别模块 | 第60-66页 |
| ·公式图像结构分析模块 | 第66-67页 |
| ·公式识别实例与分析 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 A 公式符号分类 | 第73-74页 |
| 在学研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |