基于边缘和纹理的文本定位算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·本课题相关领域的介绍 | 第10-12页 |
| ·文本定位国内外研究综述 | 第12-13页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第13-16页 |
| ·候选区域的生成 | 第14页 |
| ·特征选择与提取 | 第14-15页 |
| ·分类器设计 | 第15页 |
| ·文本区域的定位 | 第15-16页 |
| 第2章 文本候选区域生成 | 第16-22页 |
| ·图像亮度的规划 | 第16-17页 |
| ·先验知识的获取 | 第17-18页 |
| ·文本候选区域生成 | 第18-21页 |
| ·边缘检测 | 第18-19页 |
| ·候选区域的生成 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 特征的选择与提取 | 第22-39页 |
| ·空间映射 | 第22-25页 |
| ·一致性Homogeneity 定义 | 第22-23页 |
| ·一致性H 空间映射 | 第23-25页 |
| ·特征形成 | 第25-28页 |
| ·统计量特征 | 第26页 |
| ·共生矩阵特征 | 第26-28页 |
| ·特征提取 | 第28-31页 |
| ·特征标识的确定 | 第29页 |
| ·训练样本提取 | 第29-31页 |
| ·测试样本特征提取 | 第31页 |
| ·特征数据分布分析 | 第31-35页 |
| ·特征原始数据分布分析 | 第31-32页 |
| ·特征归一化后数据分布分析 | 第32-35页 |
| ·特征选择 | 第35-38页 |
| ·特征空间优化准则 | 第35页 |
| ·特征选择 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 分类器设计 | 第39-52页 |
| ·支持向量机方法 | 第39-43页 |
| ·分类器参数的选择 | 第43-49页 |
| ·核函数的选择 | 第44页 |
| ·其它参数的确定 | 第44-49页 |
| ·分类器性能分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 文本区域的定位和整体评价 | 第52-60页 |
| ·文本区域的定位 | 第52-54页 |
| ·评价标准 | 第54-57页 |
| ·系统分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
