| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景和研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外相关技术的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 触摸移动设备的发展 | 第11页 |
| 1.3.2 汉字手写识别的发展 | 第11-12页 |
| 1.3.3 人工神经网络的研究 | 第12-13页 |
| 1.3.4 支持向量机的发展 | 第13页 |
| 1.3.5 识别分类器的发展 | 第13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 汉字识别技术概述 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 预处理阶段 | 第14-19页 |
| 2.2.1 汉字手写的规整化 | 第14-19页 |
| 2.3 手写汉字特征提取 | 第19-22页 |
| 2.4 特征降维 | 第22-24页 |
| 2.4.1 主成分分析 | 第22-23页 |
| 2.4.2 线性判别分析 | 第23-24页 |
| 2.5 汉字手写的深度学习算法 | 第24-25页 |
| 2.6 识别分类器技术 | 第25-27页 |
| 2.6.1 支持向量机 | 第26页 |
| 2.6.2 改进的二次判别函数 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 引入 C-MQDF 汉字识别系统实现 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 汉字手写识别规整化 | 第28-31页 |
| 3.2.1 在线手写汉字识别规整化 | 第28-30页 |
| 3.2.2 离线手写汉字识别规整化 | 第30-31页 |
| 3.3 汉字手写识别特征提取 | 第31-33页 |
| 3.4 改进的 C-MQDF 细分类 | 第33-36页 |
| 3.4.1 MQDF 分类器 | 第34-35页 |
| 3.4.2 C-MQDF 分类器 | 第35-36页 |
| 3.5 汉字手写系统界面功能 | 第36-39页 |
| 3.6 引入 C-MQDF 手写识别系统 | 第39-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 手写汉字识别移动设备适配性分析 | 第42-47页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 移动设备本地汉字手写过程 | 第42页 |
| 4.3 移动设备适配性介绍 | 第42-43页 |
| 4.4 移动设备适配性的卡方检验方法 | 第43-46页 |
| 4.4.1 零假设与备选假设 | 第43-44页 |
| 4.4.2 错误的概率和检验的水平 | 第44页 |
| 4.4.3 效函数与无偏检验 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统设备的实验和评价 | 第47-59页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 实验手写库 | 第47-49页 |
| 5.2.1 HIT-OR3C 库 | 第47页 |
| 5.2.2 CASIA-OLHWDB1 库 | 第47-48页 |
| 5.2.3 SCUT-COUCH2009 库 | 第48-49页 |
| 5.3 手写汉字识别实验方法 | 第49-51页 |
| 5.4 手写汉字识别实验结果 | 第51-53页 |
| 5.4.1 移动设备识别分类器参数选择 | 第51页 |
| 5.4.2 哈尔滨工业大学库 HIT-OR3C | 第51-52页 |
| 5.4.3 中科院库 CASIA-OLHWDB1 | 第52-53页 |
| 5.4.4 华南理工库 SCUT-COUCH2009 | 第53页 |
| 5.5 手写汉字移动设备适配性分析实验结果 | 第53-55页 |
| 5.6 实验结果分析 | 第55-58页 |
| 5.6.1 C-MQDF 分类器的结果分析 | 第55-56页 |
| 5.6.2 不同移动设备适配性的结果分析 | 第56-58页 |
| 5.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66页 |