| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第6页 |
| 1.2 国内外文字检测识别研究的现状 | 第6-11页 |
| 1.3 维吾尔文简介及字符结构特点 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要的工作 | 第12-13页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基于综合数据引擎的维吾尔文图像样本数据集自生成 | 第14-26页 |
| 2.1 引言 | 第14-16页 |
| 2.2 基于深度卷积神经网络场模型的像素级别的深度图像获取 | 第16-18页 |
| 2.3 基于gPb-UCM算法结合局部颜色和纹理信息的图像连续区域分割 | 第18-20页 |
| 2.4 基于RANSAC算法的垂直于法向量的平面拟合 | 第20-21页 |
| 2.5 基于poisson方法的图像融合 | 第21-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进单深层神经网络的自然场景中维吾尔文检测 | 第26-45页 |
| 3.1 算法思路流程 | 第26页 |
| 3.2 算法思想 | 第26-37页 |
| 3.2.1 改进的单深层神经网络部件组成 | 第30-35页 |
| 3.2.2 改进的单深层神经网络具体设计 | 第35-36页 |
| 3.2.3 训练样本正负样本筛选方案 | 第36-37页 |
| 3.3 实验与分析 | 第37-44页 |
| 3.3.1 实验数据集和评价指标 | 第37-40页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第40-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 实验软件架构与神经网络训练方法 | 第45-50页 |
| 4.1 实验环境的配置 | 第45-47页 |
| 4.2 神经网络训练方法 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第58-60页 |
