表单文件的识别与理解
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1. 课题提出的背景 | 第8-9页 |
| 1.2 本文的工作 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的组织 | 第10-11页 |
| 第2章 表单识别与理解的研究概述 | 第11-18页 |
| 2.1 物理结构识别 | 第11-14页 |
| 2.1.1 倾斜校正 | 第12页 |
| 2.1.2 结构识别 | 第12-14页 |
| 2.1.3 高阶相关识别法 | 第14页 |
| 2.2 逻辑结构识别 | 第14-17页 |
| 2.2.1 自上而下分析方法 | 第16页 |
| 2.2.2 基于文法的分析方法 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 表单文件图像的物理结构识别 | 第18-31页 |
| 3.1 倾斜校正 | 第18-21页 |
| 3.1.1 算法描述 | 第18-20页 |
| 3.1.2 适应性分析 | 第20-21页 |
| 3.1.3 时间复杂度分析 | 第21页 |
| 3.2 快速检测表单线框算法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 预处理 | 第22页 |
| 3.2.2 线框识别算法 | 第22-24页 |
| 3.2.3 算法比较 | 第24-25页 |
| 3.3 矢量化算法 | 第25-27页 |
| 3.4 物理结构表示 | 第27-31页 |
| 第4章 表单文件图像的逻辑结构分析 | 第31-43页 |
| 4.1 基于规则的表单分析方法 | 第31-37页 |
| 4.1.1 单元格分类 | 第31-32页 |
| 4.1.2 约束关系分析 | 第32-34页 |
| 4.1.3 合并规则说明 | 第34-35页 |
| 4.1.4 逻辑结构分析算法 | 第35-37页 |
| 4.2 改进的逻辑结构分析方法 | 第37-43页 |
| 4.2.1 单元格分类和排序 | 第37-39页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第39-43页 |
| 第5章 表单自动处理原型系统的实现 | 第43-47页 |
| 第6章 总结和展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第53-54页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第54页 |
