| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及现实意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外技术发展与研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本论文所做的研究工作 | 第13-15页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 自由手写体汉字特征的研究 | 第16-34页 |
| 2.1 特征提取概述 | 第16-18页 |
| 2.2 Zernike矩特征提取 | 第18-29页 |
| 2.2.1 Zernike矩特征 | 第18-20页 |
| 2.2.2 Zernike矩的快速算法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 图像多分辨理论 | 第22-24页 |
| 2.2.4 提出基于图像多分辨率技术的Zernike矩特征提取方法 | 第24-29页 |
| 2.3 Gabor特征提取 | 第29-32页 |
| 2.3.1 Gabor特征提取 | 第29-31页 |
| 2.3.2 基于Gabor滤波器的特征提取 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 特征融合 | 第34-45页 |
| 3.1 信息融合概述 | 第34-36页 |
| 3.2 特征组合与特征融合 | 第36-39页 |
| 3.2.1 串行特征融合 | 第36页 |
| 3.2.2 并行特征组合 | 第36-38页 |
| 3.2.3 特征融合方法 | 第38页 |
| 3.2.4 特征融合策略 | 第38-39页 |
| 3.3 特征提取方法 | 第39-40页 |
| 3.4 基于多分辨技术的特征融合方法 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 实验方案设计及结果分析 | 第45-67页 |
| 4.1 实验环境 | 第45页 |
| 4.2 变形手写体汉字样本采集方案 | 第45-49页 |
| 4.2.1 大变形手写体汉字样本采集方案设计 | 第46-47页 |
| 4.2.2 汉字样本采集流程 | 第47-48页 |
| 4.2.3 汉字样本存储组织结构 | 第48-49页 |
| 4.3 汉字样本预处理 | 第49-56页 |
| 4.3.1 预处理操作 | 第49-54页 |
| 4.3.2 多分辨率化汉字样本 | 第54-56页 |
| 4.4 特征提取及特征融合 | 第56-62页 |
| 4.4.1 Zernike矩特征提取 | 第56-60页 |
| 4.4.2 Gabor特征提取 | 第60-61页 |
| 4.4.3 本文提出的特征融合方法 | 第61-62页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第62-66页 |
| 4.5.1 分类识别步骤 | 第63页 |
| 4.5.2 单组特征与本文方法实验对比分析 | 第63-65页 |
| 4.5.3 本文所提方案与其他方案实验对比分析 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |