| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基础理论及常用方法 | 第16-23页 |
| 2.1 图像分割方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 阈值分割 | 第16页 |
| 2.1.2 边缘分割 | 第16-17页 |
| 2.1.3 区域分割 | 第17-18页 |
| 2.1.4 基于聚类的分割 | 第18-19页 |
| 2.2 文本特征分析 | 第19-20页 |
| 2.3 文本行特征分析 | 第20-21页 |
| 2.4 文本提取方法评价标准 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于MESR的中文文本提取方法 | 第23-35页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 基于MSER和SVM的中文文本提取方法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 最大稳定极值区域原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于边缘增强的MSER检测算法 | 第24-26页 |
| 3.3 先验知识初步过滤 | 第26-28页 |
| 3.4 中文聚合方法 | 第28-31页 |
| 3.5 基于支持向量机的文本分类 | 第31-33页 |
| 3.5.1 支持向量机的介绍 | 第31页 |
| 3.5.2 基于支持向量机的文本验证 | 第31-33页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第33-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于结合ISODATA和SVM的中文文本提取方法 | 第35-44页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 基于ISODATA聚类的文本分割 | 第36-38页 |
| 4.2.1 ISODATA聚类介绍 | 第36页 |
| 4.2.2 聚类样本裁剪 | 第36-37页 |
| 4.2.3 基于聚类的分割 | 第37-38页 |
| 4.3 类文本连通域的提取 | 第38-40页 |
| 4.4 中文聚合方法 | 第40页 |
| 4.5 文本行连接 | 第40-41页 |
| 4.6 基于SVM的文本行分类 | 第41-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验设计与分析 | 第44-50页 |
| 5.1 实验环境介绍 | 第44页 |
| 5.2 实验数据集 | 第44-47页 |
| 5.3 实验结果分析与对比 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 论文总结 | 第50-51页 |
| 6.2 工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 在学期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |