| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 西夏文字识别研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 西夏文识别研究的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文主要内容及安排 | 第9-10页 |
| 第二章 西夏文字特征研究 | 第10-14页 |
| 2.1 西夏文的介绍 | 第10-11页 |
| 2.2 西夏文检字编码研究 | 第11-12页 |
| 2.3 西夏文识别的技术难点分析 | 第12-13页 |
| 2.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第三章 西夏文字识别预处理 | 第14-23页 |
| 3.1 图像二值化处理 | 第14-15页 |
| 3.2 图像去噪处理 | 第15-16页 |
| 3.3 图像Hilditch细化处理 | 第16-17页 |
| 3.4 手写体西夏文字图像分析 | 第17-21页 |
| 3.4.1 Hough变换检测直线 | 第17-19页 |
| 3.4.2 图像的倾斜校正 | 第19-21页 |
| 3.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第四章 西夏文字图像的特征提取 | 第23-33页 |
| 4.1 基于Haar-like算法的特征提取 | 第23-28页 |
| 4.1.1 Haar-like矩形特征 | 第23-26页 |
| 4.1.2 积分图计算Haar-like特征值 | 第26-28页 |
| 4.2 基于Gabor小波的特征提取 | 第28-32页 |
| 4.2.1 二维Gabor小波变换 | 第28-29页 |
| 4.2.2 Gabor滤波器参数选择 | 第29-30页 |
| 4.2.3 多通道快速Gabor特征提取 | 第30-31页 |
| 4.2.4 基于边缘特征提取的Gabor滤波器 | 第31-32页 |
| 4.3 特征提取结果分析 | 第32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于AdaBoost算法的分类器研究 | 第33-42页 |
| 5.1 AdaBoost分类器算法介绍 | 第33-35页 |
| 5.1.1 Boosting算法背景 | 第33-34页 |
| 5.1.2 AdaBoost算法提出 | 第34-35页 |
| 5.2 弱分类器的训练方法 | 第35-36页 |
| 5.3 利用AdaBoost算法生成强分类器 | 第36-38页 |
| 5.4 Multi-class AdaBoost分类器 | 第38-40页 |
| 5.5 基于AdaBoost分类识别结果分析 | 第40-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第42页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 个人简介 | 第47页 |