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基于旋转不变性的印刷体数字识别

1 绪论第1-13页
 1.1 问题的提出第7-8页
 1.2 OCR系统处理的一般步骤第8-10页
 1.3 OCR方法分类第10页
 1.4 OCR系统的发展研究现状第10-11页
 1.5 本文研究工作概述第11-12页
 1.6 本文内容安排第12-13页
2 印刷体字符识别中的预处理技术第13-30页
 2.1 引言第13页
 2.2 二值化第13-17页
  2.2.1 整体阈值二值化第14-15页
  2.2.2 局部阈值二值化第15页
  2.2.3 动态阈值二值化第15页
  2.2.4 利用空间信息进行阈值选取第15-17页
 2.3 平滑第17-18页
 2.4 细化第18-30页
  2.4.1 基于区域连通性的细化第19-22页
   2.4.1.1 图像的连通性第19-20页
   2.4.1.2 基于连通性的细化算法第20-22页
  2.4.2 基于数学形态学的细化第22-30页
   2.4.2.1 数学形态学的相关知识第22-24页
   2.4.2.2 序贯同伦形态细化算法第24-25页
   2.4.2.3 保形的快速形态细化第25-28页
   2.4.2.4 实验效果第28-30页
3 倾斜印刷体数字的特征提取第30-46页
 3.1 引言第30-31页
 3.2 曲线曲率序列的求取第31-33页
  3.2.1 实用微分几何的相关知识第31页
  3.2.2 离散图像情况下曲率的求取第31-32页
  3.2.3 曲率序列的求取第32-33页
 3.3 基元的抽取第33-40页
  3.3.1 特征点的提取第33-36页
  3.3.2 子笔段的抽取第36-40页
   3.3.2.1 直线的判别第36-38页
   3.3.2.2 闭合环的判别第38-39页
   3.3.2.3 不规则笔段的判别第39-40页
 3.4 标准数字的形态分析第40-43页
  3.4.1 数字0的标准形态第40页
  3.4.2 数字1的标准形态第40-41页
  3.4.3 数字2的标准形态第41页
  3.4.4 数字3的标准形态第41页
  3.4.5 数字4的标准形态第41页
  3.4.6 数字5的标准形态第41-42页
  3.4.7 数字6的标准形态第42页
  3.4.8 数字7的标准形态第42页
  3.4.9 数字8的标准形态第42-43页
  3.4.10 数字9的标准形态第43页
 3.5 对字体变形情况的处理第43-45页
  3.5.1 数字1的变形第43-44页
  3.5.2 数字4的变形第44页
  3.5.3 数字5的变形第44-45页
  3.5.4 数字6的变形第45页
  3.5.5 数字9的变形第45页
 3.6 小结第45-46页
4 倾斜印刷体数字识别的分类器设计第46-63页
 4.1 引言第46页
 4.2 各种类型分类器介绍第46-49页
  4.2.1 模板匹配法第46-47页
  4.2.2 统计决策法第47页
  4.2.3 句法结构法第47-48页
  4.2.4 模糊判决法第48页
  4.2.5 逻辑推理法第48页
  4.2.6 神经网络法第48-49页
 4.3 基于知识库的分类器第49-62页
  4.3.1 基于知识库的识别模型第49-50页
  4.3.2 知识库框架第50-51页
  4.3.3 模式描述语言设计第51-58页
   4.3.3.1 关键字第51-52页
   4.3.3.2 符号第52页
   4.3.3.3 函数第52-53页
   4.3.3.4 语法第53页
   4.3.3.5 主描述体结构第53-54页
   4.3.3.6 基元数量子描述体与语句第54-55页
   4.3.3.7 基元关系子描述体与语句第55页
   4.3.3.8 闭合环笔段子描述体与语句第55-57页
   4.3.3.9 不规则笔段子描述体与语句第57-58页
  4.3.4 模式描述语言解释器简介第58-61页
   4.3.4.1 识别器工作流程第59页
   4.3.4.2 解释器简介第59-60页
   4.3.4.3 不规则笔段分析器第60-61页
  4.3.5 知识库特性分析第61-62页
 4.4 小结第62-63页
5 实验结果分析第63-70页
 5.1 实验数据简介第63-64页
 5.2 训练结果第64-65页
 5.3 识别实验与分析第65-69页
 5.4 结论第69-70页
结束语第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-73页

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