印刷体数学公式上下标的一种判别方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| ·模式识别介绍 | 第8-13页 |
| ·模式识别过程 | 第9-11页 |
| ·模式识别方法 | 第11-12页 |
| ·模式识别应用 | 第12-13页 |
| ·神经网络介绍 | 第13-18页 |
| ·人工神经网络的诞生与发展 | 第13-15页 |
| ·神经网络的结构 | 第15-17页 |
| ·神经网络的特性与应用 | 第17-18页 |
| ·OCR系统中数学公式识别 | 第18-21页 |
| ·OCR系统概述 | 第18-19页 |
| ·数学公式识别系统概述 | 第19-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-22页 |
| 2 公式图像的定位与分割 | 第22-32页 |
| ·图像预处理 | 第22-23页 |
| ·图像旋转 | 第22页 |
| ·二值化 | 第22页 |
| ·平滑去噪 | 第22-23页 |
| ·归一化 | 第23页 |
| ·公式定位 | 第23-25页 |
| ·公式定位的难点 | 第23-24页 |
| ·公式定位的方法 | 第24-25页 |
| ·符号分割 | 第25-32页 |
| ·普通符号分割 | 第25-26页 |
| ·最短路径分割法 | 第26-27页 |
| ·基于SOFM网络的字符分割 | 第27-32页 |
| 3 特征提取与符号识别 | 第32-41页 |
| ·基于矩的特征提取 | 第32-34页 |
| ·几何矩 | 第32-33页 |
| ·Zernike矩 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络 | 第34-39页 |
| ·BP神经网络概述 | 第35-38页 |
| ·BP网络性能试验 | 第38-39页 |
| ·识别实验 | 第39-41页 |
| 4 上下标关系的判别 | 第41-54页 |
| ·上下标关系判别的一些方法及比较 | 第41-43页 |
| ·基于符号外接矩形的判别方法 | 第41-42页 |
| ·基于识别结果的判别方法 | 第42-43页 |
| ·基于上下轮廓投影的判别方法 | 第43页 |
| ·投影方法和轮廓追踪算法相结合的方法 | 第43-49页 |
| ·投影方法 | 第44-45页 |
| ·轮廓追踪算法 | 第45-49页 |
| ·上下标位置的确定 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录A 数学符号集 | 第58-59页 |
| 附录B SOFM分类结果 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
