| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第7页 |
| 1.2 课题研究的意义 | 第7-9页 |
| 1.3 西夏文古籍数字化研究的现状 | 第9-11页 |
| 1.4 本文主要研究内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 西夏文样本数据库的总体设计方案和古籍图像预处理 | 第13-24页 |
| 2.1 西夏文样本数据库的总体设计思路 | 第13-14页 |
| 2.2 西夏文样本数据库中数据源选取分析 | 第14-16页 |
| 2.3 图像扫描 | 第16-17页 |
| 2.4 西夏古籍图像预处理 | 第17-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 西夏古籍文字提取技术研究 | 第24-42页 |
| 3.1 常用的文字提取算法研究 | 第24-28页 |
| 3.2 西夏古籍图像版面分析和文字提取的难点 | 第28-30页 |
| 3.3 基于K-means算法的西夏古籍图像分割 | 第30-33页 |
| 3.4 基于直方图投影的西夏文字切分 | 第33-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 西夏文样本数据库的设计与实现 | 第42-50页 |
| 4.1 样本标注和汉字表的建立 | 第42-43页 |
| 4.2 文本样本数据库建立 | 第43-45页 |
| 4.3 单字样本数据库建立 | 第45-47页 |
| 4.4 西夏文样本数据库的宏观统计分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于深度学习在西夏文识别中的应用研究 | 第50-60页 |
| 5.1 深度学习简介 | 第50-53页 |
| 5.2 基于MLSD的字符样本扩充 | 第53-55页 |
| 5.3 基于卷积神经网络的西夏文识别训练 | 第55-58页 |
| 5.4 对测试集西夏文的识别和评估 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简介 | 第66页 |