| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-18页 |
| ·手写体笔迹鉴别的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·手写体笔迹鉴别的研究现状 | 第13-16页 |
| ·主要研究工作及本文内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 计算机笔迹鉴别与纹理分析方法 | 第18-28页 |
| ·笔迹检验的流程和实现 | 第18-21页 |
| ·人工笔迹检验的流程 | 第18-19页 |
| ·计算机在笔迹鉴别中的作用 | 第19-20页 |
| ·计算机笔迹鉴别的系统流程 | 第20-21页 |
| ·纹理的定义与描述 | 第21-22页 |
| ·纹理分析方法及其分类 | 第22-27页 |
| ·统计分析法 | 第23-25页 |
| ·结构分析法 | 第25页 |
| ·模型分析法 | 第25-26页 |
| ·信号处理方法 | 第26-27页 |
| ·纹理与笔迹图像 | 第27-28页 |
| 第三章 笔迹图像的预处理 | 第28-36页 |
| ·预处理的现状分析 | 第28页 |
| ·预处理的目的 | 第28-29页 |
| ·预处理的步骤及改进算法 | 第29-35页 |
| ·标点符号的去除 | 第30页 |
| ·汉字分割算法 | 第30-34页 |
| ·汉字尺寸归一化 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 Gabor变换及其特性分析 | 第36-46页 |
| ·Gabor变换的提出 | 第36-37页 |
| ·1-D Gabor基函数 | 第37-40页 |
| ·1-D Gabor基函数简介 | 第37-38页 |
| ·1-D Gabor基函数的相平面分析 | 第38-40页 |
| ·2-D Gabor基函数 | 第40-43页 |
| ·2-D Gabor基函数与2-D感知域模型 | 第40页 |
| ·2-D Gabor基函数表达式 | 第40-42页 |
| ·Gabor多分辨分析的小波特性 | 第42-43页 |
| ·Gabor滤波器的设计 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于Gabor滤波器和支持向量机的汉字笔迹识别 | 第46-64页 |
| ·2-D多通道Gabor滤波器的方向特性分析 | 第46-48页 |
| ·用于汉字笔迹鉴别的Gabor滤波器设计方法 | 第48-56页 |
| ·常用的参数选取方法 | 第49-51页 |
| ·适于汉字笔迹鉴别的Gabor滤波器组设计 | 第51-54页 |
| ·笔迹图像的特征提取 | 第54-56页 |
| ·SVM分类器理论 | 第56-61页 |
| ·SVM理论背景 | 第56-57页 |
| ·使用支持向量机方法的优点 | 第57页 |
| ·SVM分类器的基本原理 | 第57-61页 |
| ·实验结果与讨论 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 结束语 | 第64-66页 |
| 附录Ⅰ 部分笔迹图像样本 | 第66-67页 |
| 附录Ⅱ 第五章中基于多通道Gabor滤波器和SVM分类器的笔迹鉴别流程图 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |