| 第一章 绪论 | 第6-19页 |
| 1.1 模式识别及技术现状 | 第6-10页 |
| 1.2 数字识别的现状及应用前景 | 第10-17页 |
| 1.2.1 数字识别的基本原理 | 第10-13页 |
| 1.2.2 数字识别技术及难点 | 第13-14页 |
| 1.2.3 字符识别研究的历史回顾 | 第14-15页 |
| 1.2.4 识别技术的发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.2.5 数字识别的应用前景 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的研究背景和内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 图像的分割和去噪 | 第19-29页 |
| 2.1 身份证卡片图像的截取和身份证数字条码图像的截取 | 第19-25页 |
| 2.2 数字的行分割和字分割 | 第25-27页 |
| 2.3 笔划识别前的噪声处理: | 第27-29页 |
| 第三章 字符的特征提取与识别 | 第29-43页 |
| 3.1 传统的基于统计量的数字特征提取 | 第29-33页 |
| 3.1.1 数字的归一化 | 第29-31页 |
| 3.1.2 基于统计量的特征 | 第31-33页 |
| 3.2 本文几何特征点的定义和提取 | 第33-43页 |
| 3.2.1 数字几何特征点的定义 | 第33-34页 |
| 3.2.2 改进的Hilditch细化算法 | 第34-39页 |
| 3.2.3 基于几何特征点的数字字符识别 | 第39-43页 |
| 第四章 实验实例及结论 | 第43-55页 |
| 第五章 理论价值 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 摘 要 | 第59-62页 |
| ABSTRACT | 第62页 |