基于模糊支持向量机的笔迹验证研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文选题的科学意义和应用前景 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容和论文组织结构 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 计算机笔迹验证概述 | 第15-25页 |
| ·计算机笔迹验证基本流程 | 第15-16页 |
| ·笔迹图像预处理 | 第16-19页 |
| ·平滑去噪处理 | 第16页 |
| ·笔迹图像的二值化 | 第16-17页 |
| ·笔迹图像的归一化 | 第17-19页 |
| ·笔迹特征选择与提取 | 第19-22页 |
| ·笔迹特征概述 | 第19-20页 |
| ·人工笔迹鉴定使用的特征 | 第20-21页 |
| ·矩特征 | 第21页 |
| ·多通道分解特征 | 第21-22页 |
| ·笔迹分类识别 | 第22-24页 |
| ·机器学习分类概述 | 第22-23页 |
| ·最小距离分类器 | 第23页 |
| ·神经网络方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于方向线素的笔迹特征提取 | 第25-32页 |
| ·预处理和汉字轮廓提取 | 第25-26页 |
| ·方向线素特征提取 | 第26-29页 |
| ·汉字的方向线素特征 | 第26-27页 |
| ·特征向量的提取 | 第27-29页 |
| ·特征降维 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于模糊支持向量机的特征分类 | 第32-41页 |
| ·支持向量机分类概述 | 第32-33页 |
| ·模糊支持向量机算法 | 第33-36页 |
| ·支持向量机算法 | 第33-34页 |
| ·样本的模糊属性 | 第34-35页 |
| ·模糊支持向量机 | 第35-36页 |
| ·隶属度函数 | 第36-38页 |
| ·以类别中心与半径设定 | 第36-37页 |
| ·以最小化球面中心与距离设定 | 第37-38页 |
| ·以样本到中心距离与最远样本到中心距离之比设定 | 第38页 |
| ·特征融合 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 笔迹验证实验 | 第41-47页 |
| ·实验环境和总体过程 | 第41-42页 |
| ·笔迹库概述 | 第42-43页 |
| ·实验流程 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 总结与展望 | 第47-49页 |
| 1 总结 | 第47页 |
| 2 本文的创新点 | 第47-48页 |
| 3 工作展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第55-56页 |
