| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外相关技术的发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 手写汉字识别的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 联机手写识别技术简介 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5 章节内容组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 联机手写识别相关技术 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 预处理 | 第17-20页 |
| 2.2.1 规整化 | 第17-19页 |
| 2.2.2 插值法 | 第19-20页 |
| 2.3 特征提取 | 第20-22页 |
| 2.4 识别分类器 | 第22-24页 |
| 2.4.1 改进的二次判别函数 | 第22-23页 |
| 2.4.2 支持向量机 | 第23-24页 |
| 2.4.3 卷积神经网络 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 手写文字的序列化 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 切分预处理 | 第25-29页 |
| 3.2.1 归一化和删除重合点 | 第25-27页 |
| 3.2.2 插值 | 第27-29页 |
| 3.3 自然笔画的最大距离切分方法 | 第29-30页 |
| 3.4 基于向量游走的自然笔画切分方法 | 第30-32页 |
| 3.5 基本单元类别的扩展 | 第32-34页 |
| 3.6 基本单元的识别方法 | 第34-35页 |
| 3.6.1 有向直线的识别 | 第34-35页 |
| 3.6.2 有向弧线的识别 | 第35页 |
| 3.7 笔画的模糊尺度提取方法 | 第35-38页 |
| 3.8 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 手写文字序列的识别方法 | 第39-47页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 编辑距离介绍 | 第39-40页 |
| 4.3 最小编辑距离算法 | 第40-43页 |
| 4.4 基于编辑距离的手写文字序列识别 | 第43-45页 |
| 4.4.1 最小编辑距离匹配方法 | 第43-44页 |
| 4.4.2 平均最小编辑距离匹配方法 | 第44-45页 |
| 4.5 基于笔画模糊尺度距离的候选字重排序算法 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统评测对比实验 | 第47-64页 |
| 5.1 实验数据 | 第47-48页 |
| 5.1.1 训练数据 | 第47-48页 |
| 5.1.2 测试数据 | 第48页 |
| 5.2 实验方法 | 第48-51页 |
| 5.2.1 源数据格式 | 第49-51页 |
| 5.2.2 对比方法 | 第51页 |
| 5.3 实验结果 | 第51-63页 |
| 5.3.1 无预处理和有预处理的对比 | 第51-54页 |
| 5.3.2 基本单元类别定义改进前和改进后的对比 | 第54-56页 |
| 5.3.3 手写人相关和手写人无关的对比 | 第56-59页 |
| 5.3.4 最小编辑距离匹配法和平均最小编辑距离匹配法的对比 | 第59-61页 |
| 5.3.5 基于笔画模糊尺度距离的重排序识别结果 | 第61-63页 |
| 5.3.6 实验结果分析 | 第63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 致谢 | 第73页 |