| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 研究与应用现状 | 第9-11页 |
| 1.3 相关技术与方法综述 | 第11-13页 |
| 1.3.1 在架图书分割 | 第11页 |
| 1.3.2 感兴趣区域（ROI）提取 | 第11-12页 |
| 1.3.3 基于视觉的在架图书识别 | 第12-13页 |
| 1.4 课题的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14页 |
| 1.6 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 基于边缘分析与方向约束的直线跟踪算法 | 第15-27页 |
| 2.1 数字直线检测方法综述 | 第15-16页 |
| 2.2 图像边缘检测 | 第16-19页 |
| 2.2.1 数学背景 | 第16页 |
| 2.2.2 边缘模型 | 第16-17页 |
| 2.2.3 Canny边缘检测算子 | 第17-19页 |
| 2.3 图像边缘跟踪 | 第19-23页 |
| 2.3.1 Freeman链码 | 第19页 |
| 2.3.2 光栅直线的特性 | 第19-20页 |
| 2.3.3 容错机制 | 第20页 |
| 2.3.4 直线跟踪算法 | 第20-23页 |
| 2.4 主流直线检测算法对比实验 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于深度学习模型的图书索书号识别 | 第27-37页 |
| 3.1 深度学习模型 | 第27-28页 |
| 3.1.1 卷积神经网络综述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 前馈连续双卷积网络结构 | 第28页 |
| 3.2 结构分析及权重优化 | 第28-35页 |
| 3.2.1 输入层 | 第28-29页 |
| 3.2.2 卷积层 | 第29-30页 |
| 3.2.3 Dropout | 第30页 |
| 3.2.4 激活函数 | 第30-32页 |
| 3.2.5 Softmax Regression | 第32-33页 |
| 3.2.6 Backpropagation权重优化 | 第33-35页 |
| 3.3 索书号识别实验 | 第35-36页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第35页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 在架错序图书自动识别系统的设计 | 第37-41页 |
| 4.1 系统设计方案 | 第37-38页 |
| 4.1.1 功能描述 | 第37-38页 |
| 4.1.2 开发环境 | 第38页 |
| 4.2 主要功能模块的详细设计 | 第38-40页 |
| 4.2.1 预处理模块 | 第38-40页 |
| 4.2.2 识别模块 | 第40页 |
| 4.2.3 后处理模块 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 在学研究成果 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |