| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| §1-1 卷面信息提取及识别研究背景 | 第9页 |
| §1-2 试卷卷面信息提取的意义与流程 | 第9-11页 |
| 1-2-1 试卷卷面信息提取的意义 | 第9-10页 |
| 1-2-2 试卷卷面信息提取的流程 | 第10-11页 |
| §1-3 脱机手写体字符识别概况 | 第11-13页 |
| 1-3-1 脱机手写体字符识别的研究现状 | 第11-12页 |
| 1-3-2 脱机手写体汉字识别的发展趋势 | 第12-13页 |
| 1-3-3 脱机手写体汉字识别存在的问题和困难 | 第13页 |
| §1-4 脱机手写体字符识别流程 | 第13-14页 |
| §1-5 论文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 样本的采集及感兴趣区域定位 | 第15-23页 |
| §2-1 摄像机功能概述 | 第15页 |
| §2-2 静态样本采集 | 第15-17页 |
| §2-3 卷头图像的分割 | 第17页 |
| 2-3-1 卷头图像分割方法与分割结果 | 第17页 |
| 2-3-2 分割结果分析 | 第17页 |
| §2-4 姓名学号成绩的分割 | 第17-20页 |
| 2-4-1 HSV颜色空间介绍 | 第17-18页 |
| 2-4-2 RGB与HSV颜色空间的相互转换 | 第18-19页 |
| 2-4-3 HSV颜色空间分割算法 | 第19页 |
| 2-4-4 分割实验结果与分析 | 第19-20页 |
| §2-5 字符的切分 | 第20-21页 |
| 2-5-1 字符行切分 | 第20页 |
| 2-5-2 字符列切分 | 第20-21页 |
| §2-6 小结 | 第21-23页 |
| 第三章 字符图像的预处理 | 第23-35页 |
| §3-1 图像的增强 | 第23-25页 |
| 3-1-1 增强算法分类 | 第23页 |
| 3-1-2 增强算法实验结果及分析 | 第23-25页 |
| §3-2 图像的去噪 | 第25-27页 |
| 3-2-1 噪声的产生及分类 | 第25页 |
| 3-2-2 去除图像噪声的方法 | 第25-26页 |
| 3-2-3 去除噪声实验结果及分析 | 第26-27页 |
| §3-3 图像的二值化与字符归一化 | 第27-29页 |
| 3-3-1 图像的二值化 | 第27-28页 |
| 3-3-2 字符的归一化 | 第28-29页 |
| §3-4 图像细化 | 第29-33页 |
| 3-4-1 数学形态学及图像细化原理 | 第29页 |
| 3-4-2 现有图像细化算法 | 第29-31页 |
| 3-4-3 改进后采用的细化算法 | 第31-33页 |
| 3-4-4 细化实验效果图与分析 | 第33页 |
| §3-5 小结 | 第33-35页 |
| 第四章 字符图像的特征提取 | 第35-40页 |
| §4-1 特征提取概述 | 第35页 |
| §4-2 统计特征提取分类 | 第35-36页 |
| 4-2-1 全局统计特征法 | 第35-36页 |
| 4-2-2 局部统计特征法 | 第36页 |
| §4-3 手写体字符的弹性网格特征 | 第36-37页 |
| §4-4 手写体字符的小波变换 | 第37-39页 |
| 4-4-1 小波变换简介 | 第37-38页 |
| 4-4-2 汉字图像的小波分解 | 第38-39页 |
| 4-4-3 汉字Gabor小波变换弹性网格特征提取流程 | 第39页 |
| §4-5 小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于BP神经网的脱机手写体字符的识别 | 第40-48页 |
| §5-1 人工神经网络概述 | 第40-43页 |
| 5-1-1 人工神经网络的发展历程 | 第40-41页 |
| 5-1-2 人工神经网络的构成 | 第41-42页 |
| 5-1-3 人工神经网络模型及分类 | 第42-43页 |
| §5-2 BP神经网络 | 第43-44页 |
| 5-2-1 BP神经网对图像处理的基本要求 | 第43页 |
| 5-2-2 网络训练样本的选取 | 第43-44页 |
| §5-3 脱机手写体字符识别 | 第44-47页 |
| 5-3-1 脱机手写体数字识别分类器设计 | 第44-45页 |
| 5-3-2 脱机手写体数字分类结果与分析 | 第45-46页 |
| 5-3-3 脱机手写体汉字识别识别分类器设计 | 第46页 |
| 5-3-4 脱机手写体汉字分类结果与分析 | 第46-47页 |
| §5-4 小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
| §6-1 内容总结 | 第48页 |
| §6-2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第52页 |