| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-29页 |
| §1-1 选题的研究意义 | 第11-12页 |
| 1-1-1 手写体汉字笔迹鉴别的研究意义 | 第11-12页 |
| 1-1-2 手写体汉字字符识别的研究意义 | 第12页 |
| §1-2 笔迹鉴别和字符识别 | 第12-13页 |
| §1-3 离线手写汉字笔迹鉴别 | 第13-17页 |
| 1-3-1 基于文本独立的方法 | 第14-15页 |
| 1-3-2 文本依存的特征提取方法 | 第15-17页 |
| 1-3-3 离线手写汉字笔迹鉴别的问题和发展方向 | 第17页 |
| §1-4 离线手写汉字字符识别 | 第17-26页 |
| 1-4-1 离线手写汉字字符结构特征提算法 | 第18-19页 |
| 1-4-2 离线手写汉字字符统计特征提取方法 | 第19-21页 |
| 1-4-3 离线手写汉字字符分类器设计 | 第21-22页 |
| 1-4-4 手写汉字字符数据库 | 第22-26页 |
| §1-5 课题的主要研究内容 | 第26-29页 |
| 1-5-1 课题的主要研究内容和技术路线 | 第26页 |
| 1-5-2 论文的章节安排 | 第26-29页 |
| 第二章 手写汉字图像预处理 | 第29-49页 |
| §2-1 手写汉字图像的采集与背景去除 | 第29-31页 |
| 2-1-1 手写汉字图像的采集 | 第29-30页 |
| 2-1-2 背景去除 | 第30-31页 |
| §2-2 手写汉字图像灰度化和二值化 | 第31-35页 |
| 2-2-1 手写汉字图像灰度化 | 第31-32页 |
| 2-2-2 手写汉字图像二值化 | 第32-34页 |
| 2-2-3 实验结果分析 | 第34-35页 |
| §2-3 手写汉字图像去噪 | 第35-41页 |
| 2-3-1 简单邻域平均及改进算法 | 第36页 |
| 2-3-2 均值滤波及改进算法 | 第36-37页 |
| 2-3-3 维纳滤波 | 第37-38页 |
| 2-3-4 中值滤波及改进算法 | 第38-39页 |
| 2-3-5 实验结果分析 | 第39-41页 |
| §2-4 手写汉字图像归一化 | 第41-46页 |
| 2-4-1 手写汉字图像行分割 | 第41-43页 |
| 2-4-2 手写汉字图像字分割 | 第43-44页 |
| 2-4-3 手写汉字图像尺寸归一化 | 第44-46页 |
| 2-4-4 实验结果分析 | 第46页 |
| §2-5 本章小结 | 第46-49页 |
| 第三章 基于文本依存的离线手写汉字笔迹鉴别 | 第49-81页 |
| §3-1 手写汉字纹理特征提取方法研究 | 第49-55页 |
| 3-1-1 小波系数纹理特征提取方法 | 第49-51页 |
| 3-1-2 小波能量纹理特征提取方法 | 第51-52页 |
| 3-1-3 矩特征纹理特征提取方法 | 第52-55页 |
| §3-2 二维 Gabor 滤波器 | 第55-60页 |
| 3-2-1 Gabor 滤波器 | 第55-56页 |
| 3-2-2 二维 Gabor 滤波器的基本知识 | 第56-57页 |
| 3-2-3 滤波器的参数选择 | 第57-59页 |
| 3-2-4 二维 Gabor 滤波器用于笔迹特征提取 | 第59-60页 |
| §3-3 各向异性高斯滤波器的研究 | 第60-66页 |
| 3-3-1 各向异性高斯滤波器的定义 | 第60-62页 |
| 3-3-2 各向异性高斯滤波用于笔迹特征提取 | 第62页 |
| 3-3-3 尺度的选择对笔迹特征的影响 | 第62-64页 |
| 3-3-4 角度的选择对笔迹特征的影响 | 第64-66页 |
| §3-4 滤波器尺度参数选择 | 第66-80页 |
| 3-4-1 人工蜂群算法 | 第66-69页 |
| 3-4-2 线性判别分析法 | 第69-71页 |
| 3-4-3 结合 ABC 和 LDA 的滤波器尺度参数选择 | 第71-73页 |
| 3-4-4 实验结果分析 | 第73-80页 |
| §3-5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 基于文本独立的离线手写汉字笔迹鉴别 | 第81-91页 |
| §4-1 局部二值模式 | 第81-84页 |
| §4-2 多通道分解算法 | 第84-86页 |
| §4-3 基于多通道 LBP 的离线手写汉字笔迹鉴别方法 | 第86-89页 |
| 4-3-1 多通道 LBP 算法 | 第87-88页 |
| 4-3-2 实验结果分析 | 第88-89页 |
| §4-4 本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 基于卷积神经网络的手写汉字字符识别 | 第91-103页 |
| §5-1 深层神经网络 | 第91-93页 |
| §5-2 卷积神经网络 | 第93-98页 |
| 5-2-1 卷积神经网络的发展 | 第93-94页 |
| 5-2-2 卷积神经网络模型的原理 | 第94-96页 |
| 5-2-3 卷积神经网络模型的结构 | 第96-98页 |
| §5-3 实验结果与分析 | 第98-102页 |
| 5-3-1 卷积神经网络用于手写汉字字符识别 | 第98-101页 |
| 5-3-2 卷积神经网络用于手写汉字笔迹鉴别 | 第101-102页 |
| §5-4 本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 结论 | 第103-105页 |
| §6-1 论文工作总结 | 第103-104页 |
| §6-2 需要进一步研究的工作 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读博士学位期间所取得的相关科研成果 | 第117-118页 |
