通讯终端上名片识别系统的实现
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-11页 |
| ·BCR概述。 | 第6-8页 |
| ·名片图像的特征 | 第8-9页 |
| ·本文研究的背景以及主要内容 | 第9-10页 |
| ·本文研究的背景 | 第9页 |
| ·本文研究的主要内容和创新点 | 第9-10页 |
| ·本文的内容安排 | 第10-11页 |
| 第2章 BCR系统中的预处理方法 | 第11-23页 |
| ·预处理的简介 | 第11页 |
| ·彩色变灰度图象 | 第11-12页 |
| ·图象分辨率的变换 | 第12页 |
| ·二值化的改进 | 第12-17页 |
| ·图象方向的自动检侧 | 第17-18页 |
| ·倾斜的纠正 | 第18-21页 |
| ·基于文字行的倾斜校正方法 | 第18-19页 |
| ·投影轮廓分析方法 | 第19-20页 |
| ·聚类的方法 | 第20页 |
| ·Hough变化的方法 | 第20-21页 |
| ·版面分析 | 第21-22页 |
| ·行分析和字符切割 | 第22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第3章 字符识别 | 第23-29页 |
| ·特征提取基本原则 | 第23-24页 |
| ·特征提取的方法 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第4章 名片内容识别算法研究 | 第29-40页 |
| ·特征词的抽取与词语权重的设置 | 第29-35页 |
| ·无词典的特征词抽取原理 | 第30-31页 |
| ·词语权重的训练方法 | 第31-35页 |
| ·名片内容识别算法的研究 | 第35-39页 |
| ·职称字段的识别方法 | 第35页 |
| ·电话类字段的识别方法 | 第35-37页 |
| ·地址类字段的识别方法 | 第37-38页 |
| ·深度搜索算法和智能匹配的应用 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第5章 BCR后处理子系统 | 第40-47页 |
| ·一般OCR识别知识后处理系统基本模型 | 第40-42页 |
| ·基于统计语言模型的BCR知识后处理方法 | 第42-43页 |
| ·BCR的文本校正方法 | 第43-46页 |
| ·统计语言模型的建立 | 第43-45页 |
| ·规则库的建立 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第6章 BCR系统芯片及关键子系统设计 | 第47-58页 |
| ·BCR系统的处理流程 | 第47-49页 |
| ·BCR系统的硬件架构 | 第49-51页 |
| ·BCR系统的软件实现 | 第51-57页 |
| ·图像采集及格式转换 | 第51-55页 |
| ·名片内容识别模块系统结构 | 第55-56页 |
| ·文本校正模块系统流程 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第7章 结论 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·本文的主要成果: | 第58页 |
| ·本文的不足 | 第58-59页 |
| ·工作体会和几点建议 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 读研期间刊发的文章、参加的科研项目和获奖情况 | 第63页 |
| 1. 攻读硕士研究生期间发表论文的情况 | 第63页 |
| 2. 攻读硕士研究生期间参加科研项目的情况 | 第63页 |
| 3. 攻读硕士研究生期间获奖的情况 | 第63页 |
