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基于增量学习的中文手写书写者自适应技术研究

摘要第1-8页
Abstract第8-15页
第一章 绪论第15-21页
   ·研究背景和意义第15-18页
   ·研究的问题第18-19页
   ·本文的工作第19-21页
第二章 中文手写书写者自适应技术的研究现状第21-36页
   ·中文手写文字识别的研究第21-31页
     ·中文手写单字识别的主要技术第22-25页
     ·中文手写词组识别的主要技术第25-31页
   ·书写者自适应技术的研究第31-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 中文手写文字识别技术研究第36-80页
   ·中文手写文字识别中的预处理技术第36-39页
     ·非线性归一化技术研究第37-38页
     ·弹性网格技术研究第38-39页
   ·脱机中文手写汉字的特征提取技术研究第39-46页
     ·Gabor特征提取第39-40页
     ·梯度特征提取第40-41页
     ·Character-SIFT特征提取第41-46页
   ·联机中文手写汉字的特征提取技术研究第46-52页
     ·8方向特征提取第47-49页
     ·虚拟笔画技术分析与研究第49-50页
     ·基于特征融合的修正的8方向特征提取技术研究第50-51页
     ·基于局部特征增强的修正的8方向特征提取技术研究第51-52页
   ·分类器设计第52-56页
     ·LDA分类器第52-54页
     ·MQDF分类器第54-56页
   ·基于整词识别的旋转无关的无约束中文手写词组识别第56-65页
     ·中文手写词组数据库合成技术研究第58-62页
     ·基于整词的旋转无关的无约束中文手写词组识别技术研究第62-64页
     ·基于子空间共享的压缩技术第64-65页
   ·实验结果第65-79页
     ·中文脱机手写识别技术实验第65-69页
     ·中文联机手写汉字识别技术实验第69-75页
     ·基于整词的中文手写词组识别实验第75-79页
   ·本章小结第79-80页
第四章 基于ILDA的中文手写书写者自适应技术研究第80-98页
   ·ILDA通用解决方案第82-86页
   ·WILDA技术研究第86-88页
   ·基于ILDA/WILDA的书写自适应手写识别系统第88-89页
   ·实验结果第89-97页
     ·实验数据库介绍第89-91页
     ·原始的LDA分类器在CouchGB1与IncCouchDB中的性能第91-92页
     ·基于WILDA的书写者自适应技术在IncCouchDB中的性能第92-95页
     ·WILDA技术与ILDA技术在IncCouchDB中的性能对比第95页
     ·不同权重参数下WILDA技术在IncCouchDB中的性能第95-96页
     ·ILDA与WILDA在CouchGB1中的性能对比第96-97页
   ·本章小结第97-98页
第五章 基于IMQDF的中文手写书写者自适应技术研究第98-117页
   ·IMQDF技术研究第98-100页
   ·ILDAIMQDF技术研究第100-103页
   ·WIMQDF/WILDAIMQDF技术研究第103-105页
   ·基于增量MQDF的中文手写书写者自适应系统第105-106页
   ·针对ILDAIMQDF/WILDAIMQDF的压缩技术研究第106-107页
   ·实验结果第107-115页
     ·实验数据库介绍第107-108页
     ·原始MQDF分类器在CASIA-OLHWDB1.1和IncCouchDB中的性能第108-109页
     ·IMQDF与ILDAIMQDF技术在IncCouchDB中的性能第109-110页
     ·不同权重参数对WIMQDF和WILDAIMQDF技术的性能影响第110-112页
     ·四种基于IMQDF的自适应技术在CASIA-OLHWDB1.1中的性能第112-113页
     ·不同的书写者自适应技术的识别性能对比第113-114页
     ·两级压缩技术的性能评估第114-115页
   ·本章小结第115-117页
结论第117-120页
参考文献第120-134页
攻读博士学位期间取得的研究成果第134-137页
致谢第137-138页
附件第138页

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