| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外动态 | 第10-13页 |
| ·研究的主要内容 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 CHERES:基于OCR的支票识别系统概述 | 第15-19页 |
| ·相关工作 | 第15-16页 |
| ·系统配置 | 第16-19页 |
| 第三章 支票的预处理及版面分析 | 第19-29页 |
| ·预处理 | 第19-23页 |
| ·支票图像的二值化 | 第19-21页 |
| ·去除噪声 | 第21-22页 |
| ·支票图像的倾斜校正 | 第22-23页 |
| ·版面分析 | 第23-29页 |
| 第四章 支票数字的抽取与切分 | 第29-50页 |
| ·大小写数字的抽取 | 第29-37页 |
| ·字符越界 | 第29-32页 |
| ·非法字符侵入 | 第32-34页 |
| ·矩形框线的抽取 | 第34-37页 |
| ·字符切分概述 | 第37-40页 |
| ·字符切分算法分类 | 第38-40页 |
| ·大小写数字的切分 | 第40-50页 |
| ·印刷数字的切分 | 第40-42页 |
| ·手写数字的切分 | 第42-47页 |
| ·小写数字金额的切分 | 第47-50页 |
| 第五章 支票数字的识别与校验 | 第50-70页 |
| ·字符识别算法概述 | 第50-52页 |
| ·大写数字金额字符识别 | 第52-63页 |
| ·预处理 | 第52-55页 |
| ·特征提取 | 第55-59页 |
| ·基于最小均方误差准则的多分类器融合算法 | 第59-62页 |
| ·实验结果 | 第62-63页 |
| ·小写数字金额字符识别 | 第63-64页 |
| ·支票数字的校验 | 第64-66页 |
| ·基于OCR的支票识别系统的实现 | 第66-70页 |
| ·系统的应用环境 | 第67页 |
| ·系统的结构 | 第67页 |
| ·系统的主要功能和系统界面 | 第67-70页 |
| 结语 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |