汉字图像识别机研究
| 第一章 绪论 | 第1-24页 |
| ·汉字图像识别研究的发展历程 | 第13-14页 |
| ·汉字识别的问题和困难 | 第14-16页 |
| ·汉字图像识别方法分析 | 第16-19页 |
| ·结构模式识别方法 | 第16-17页 |
| ·统计模式识别方法 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络方法 | 第18页 |
| ·仿人视觉的识别方法 | 第18-19页 |
| ·汉字图像识别原理分析 | 第19-21页 |
| ·预处理 | 第19页 |
| ·特征提取 | 第19-20页 |
| ·分类识别 | 第20页 |
| ·后处理 | 第20-21页 |
| ·汉字图像识别技术的发展趋势 | 第21页 |
| ·本文工作及内容安排 | 第21-24页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第21-22页 |
| ·本文各章内容安排 | 第22-24页 |
| 第二章 仿人汉字图像智能识别机 | 第24-35页 |
| ·仿人汉字图像智能识别机的提出 | 第24-25页 |
| ·仿人汉字图像智能识别机的结构设计 | 第25-26页 |
| ·决策控制级的多模态定性识别 | 第26-30页 |
| ·汉字的多模态识别 | 第26-29页 |
| ·汉字模态的识别策略方案 | 第29-30页 |
| ·模式识别级的多分类器结果融合识别 | 第30-32页 |
| ·候选字加权多分类器结果融合识别 | 第30-32页 |
| ·识别结果的可信度判断与反馈校正 | 第32-33页 |
| ·仿人汉字图像智能识别机的识别特点 | 第33-35页 |
| 第三章 汉字图像编码识别机 | 第35-44页 |
| ·汉字图像编码识别机的提出 | 第35页 |
| ·汉字图像编码识别系统的结构设计 | 第35-36页 |
| ·评判级的汉字图像编码识别方法排序 | 第36-37页 |
| ·奖励和惩罚因子 | 第36页 |
| ·评价函数对各编码方法的识别效果进行评价、排序 | 第36-37页 |
| ·决策级的汉字粗分类识别 | 第37-38页 |
| ·汉字图像编码识别方法中的稳定特征 | 第37页 |
| ·稳定特征的综合识别 | 第37-38页 |
| ·汉字图像的粗分类反馈识别 | 第38页 |
| ·识别级的可信度反馈识别 | 第38-40页 |
| ·识别级的反馈识别 | 第38-39页 |
| ·可信度判断 | 第39-40页 |
| ·稳定特征和参数的选取 | 第40-42页 |
| ·十码汉字编码法 | 第40-41页 |
| ·八形编码法 | 第41-42页 |
| ·汉字图像编码识别机的识别特点 | 第42-44页 |
| 第四章 汉字图像识别机的应用 | 第44-56页 |
| ·小波函数介绍及其在汉字图像识别中的应用 | 第44-47页 |
| ·小波的多分辨分析 | 第44-46页 |
| ·图像的小波分解 | 第46-47页 |
| ·小波网格特征构造 | 第47页 |
| ·仿人汉字图像智能识别机应用实例 | 第47-53页 |
| ·汉字图像编码识别机应用实例 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·研究工作 | 第56页 |
| ·提高与完善 | 第56-57页 |
| ·汉字图像识别技术研究的思考与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-59页 |
