| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 离线签名识别国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数据集建立和图像预处理 | 第15-23页 |
| 2.1 数据集建立 | 第15-16页 |
| 2.2 图像预处理 | 第16-22页 |
| 2.2.1 平滑去噪 | 第16-19页 |
| 2.2.2 二值化 | 第19-22页 |
| 2.2.3 大小归一化 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 卷积神经网络模型 | 第23-40页 |
| 3.1 卷积神经网络简介 | 第23-27页 |
| 3.2 卷积神经网络模型的选择 | 第27-39页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于AlexNet的离线中文签名训练 | 第28-31页 |
| 3.2.3 基于GoogleNet的离线中文签名训练 | 第31-35页 |
| 3.2.4 基于VGGNet的离线中文签名训练 | 第35-38页 |
| 3.2.5 三种模型的分类训练结果对比分析 | 第38-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于改进AlexNet的离线中文签名识别 | 第40-49页 |
| 4.1 改进AlexNet模型 | 第40-43页 |
| 4.2 基于改进AlexNet的离线中文签名训练 | 第43-44页 |
| 4.3 基于AlexNet-f的离线中文签名识别 | 第44-48页 |
| 4.3.1 评估指标 | 第46-47页 |
| 4.3.2 测试结果 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |