基于Gabor特征与SVM的汉字识别系统研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·文字识别技术 | 第8-11页 |
| ·文字识别的应用 | 第8-9页 |
| ·文字识别的原理 | 第9-10页 |
| ·文字识别的发展 | 第10-11页 |
| ·本文相关工作 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 GABOR 特征与SVM 理论 | 第13-30页 |
| ·基本数据表示 | 第13-18页 |
| ·数的表示 | 第13-15页 |
| ·文本表示 | 第15-16页 |
| ·位图表示 | 第16-18页 |
| ·Gabor 特征概述 | 第18-24页 |
| ·傅立叶变换 | 第18-20页 |
| ·Gabor 变换 | 第20-24页 |
| ·支持向量机概述 | 第24-30页 |
| ·最大边界分类器 | 第26-29页 |
| ·软边界扩展形式 | 第29-30页 |
| 第三章 文字区域的定位与预处理 | 第30-36页 |
| ·预处理系统的总体设计 | 第30页 |
| ·聚类法实现文字区域的定位 | 第30-34页 |
| ·图像预处理 | 第30-32页 |
| ·背景分析与文本聚类 | 第32-34页 |
| ·细化区域处理 | 第34-36页 |
| 第四章 文字区域特征计算与识别 | 第36-44页 |
| ·文字特征计算 | 第36-40页 |
| ·获取训练样本 | 第36-39页 |
| ·计算特征 | 第39-40页 |
| ·模板匹配 | 第40-42页 |
| ·距离度量 | 第41-42页 |
| ·相似性度量 | 第42页 |
| ·分类校验 | 第42-44页 |
| 第五章 实验结果与数据分析 | 第44-49页 |
| ·实验内容 | 第44页 |
| ·文本分割比较 | 第44-46页 |
| ·识别分析比较 | 第46-49页 |
| 第六章 总结 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-56页 |
