基于深度学习的字符识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 图像处理 | 第8页 |
| 1.2.2 数字识别技术研究现状及存在问题 | 第8-9页 |
| 1.2.3 深度学习 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作及结构安排 | 第10-12页 |
| 2 技术背景介绍 | 第12-18页 |
| 2.1 图像处理的基本方法 | 第12-14页 |
| 2.1.1 图像灰度化 | 第12页 |
| 2.1.2 图像二值化 | 第12-14页 |
| 2.1.3 字符图像切割 | 第14页 |
| 2.2 深度学习 | 第14-17页 |
| 2.2.1 深度学习框架Caffe | 第15页 |
| 2.2.2 交互式深度学习开发工具Digits | 第15-16页 |
| 2.2.3 Lenet模型 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 系统设计 | 第18-22页 |
| 3.1 系统整体结构及功能 | 第18页 |
| 3.2 目标区域定位与字符切割 | 第18-19页 |
| 3.2.1 目标区域定位 | 第18页 |
| 3.2.2 字符切割 | 第18-19页 |
| 3.3 模型训练 | 第19页 |
| 3.3.1 数据采集 | 第19页 |
| 3.3.2 训练模型 | 第19页 |
| 3.4 数据传输 | 第19-21页 |
| 3.4.1 FTP数据传输 | 第19-20页 |
| 3.4.2 Web Service | 第20-21页 |
| 3.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 4 系统实现 | 第22-36页 |
| 4.1 深度学习字符训练过程 | 第22-31页 |
| 4.1.1 环境搭建及配置 | 第22-23页 |
| 4.1.2 数据采集 | 第23-25页 |
| 4.1.3 训练数字识别模型 | 第25-31页 |
| 4.2 目标获取及字符切割 | 第31-33页 |
| 4.3 数据传输及结果回传 | 第33-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 测试与结果 | 第36-40页 |
| 6 总结与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 个人简介 | 第43-44页 |
| 导师简介 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
