基于Android的食品配料表识别系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题来源及研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-15页 |
| ·文字识别原理 | 第11-13页 |
| ·汉字识别难点 | 第13-14页 |
| ·配料表识别难点 | 第14页 |
| ·论文研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外发展现状 | 第15-17页 |
| ·发展历史 | 第15-16页 |
| ·研究现状 | 第16-17页 |
| ·论文研究主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 系统方案设计 | 第19-25页 |
| ·系统综述 | 第19-20页 |
| ·系统方案分析 | 第20-24页 |
| ·服务器设计 | 第21-23页 |
| ·客户端设计 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 预处理 | 第25-41页 |
| ·预处理简介 | 第25页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第25-26页 |
| ·二值化 | 第26-31页 |
| ·全局阈值法 | 第26-28页 |
| ·局部阈值法 | 第28-30页 |
| ·二值化算法的改进 | 第30-31页 |
| ·倾斜检测与校正 | 第31-35页 |
| ·倾斜检测 | 第32-33页 |
| ·倾斜校正 | 第33-35页 |
| ·基于投影与聚类的版面分析与字符切分 | 第35-38页 |
| ·配料表版面分析介绍 | 第35页 |
| ·版面分析常用方法 | 第35-36页 |
| ·基于投影法的文档图像分析 | 第36-37页 |
| ·基于聚类分析的文本切割 | 第37-38页 |
| ·归一化 | 第38-39页 |
| ·汉字细化 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 配料识别 | 第41-54页 |
| ·汉字特征提取 | 第41-42页 |
| ·特征提取概述 | 第41页 |
| ·基于统计的特征提方法 | 第41-42页 |
| ·分类器原理 | 第42-46页 |
| ·距离分类器介绍 | 第44-46页 |
| ·识别的策略 | 第46页 |
| ·基于智能纠错的分类识别策略 | 第46-51页 |
| ·分类器——粗分类 | 第47-48页 |
| ·分类器——细分类 | 第48-49页 |
| ·基于编辑距离的智能纠错 | 第49-51页 |
| ·基于整词识别的配料表识别策略 | 第51-53页 |
| ·分类归一化 | 第51页 |
| ·分类器重新设计 | 第51-52页 |
| ·整词、分字双重识别设计 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 系统实现与测试 | 第54-64页 |
| ·系统实现 | 第54-57页 |
| ·算法流程 | 第54-55页 |
| ·客户端界面 | 第55-56页 |
| ·操作步骤 | 第56-57页 |
| ·测试及对比分析 | 第57-63页 |
| ·功能测试对比 | 第57-59页 |
| ·性能测试对比 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间获得的科研成果 | 第71页 |
