面向多媒体学习的汉字图像识别技术研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外现状研究 | 第10-11页 |
| ·面向多媒体学习的产品应用现状 | 第10-11页 |
| ·汉字图像识别发展现状 | 第11页 |
| ·论文特色之处 | 第11-12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基础理论概述 | 第13-22页 |
| ·图像处理技术 | 第13-18页 |
| ·图像去噪 | 第13-14页 |
| ·图像二值化 | 第14-15页 |
| ·图像分割 | 第15-16页 |
| ·图像倾斜矫正 | 第16-18页 |
| ·归一化 | 第18页 |
| ·图像特征选取 | 第18-19页 |
| ·字符模式识别 | 第19-20页 |
| ·多媒体数据存储技术 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 汉字图像识别关键技术研究 | 第22-36页 |
| ·汉字图像特征提取 | 第22-25页 |
| ·汉字笔画密度特征提取 | 第22-24页 |
| ·灰度投影特征提取 | 第24-25页 |
| ·汉字图像分类器选择 | 第25-30页 |
| ·笔画密度分类器 | 第26-28页 |
| ·灰度投影模板匹配分类器 | 第28-30页 |
| ·冲突处理机制 | 第30-32页 |
| ·一字多码冲突处理机制 | 第30-31页 |
| ·一码多字冲突处理机制 | 第31-32页 |
| ·学习机制 | 第32-34页 |
| ·笔画密度学习机制 | 第33页 |
| ·灰度模板学习机制 | 第33-34页 |
| ·欧式距离参数学习机制 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 汉字图像识别主要模块设计 | 第36-44页 |
| ·图像处理模块设计 | 第36-37页 |
| ·图像处理过程 | 第36页 |
| ·图像处理过程设计 | 第36-37页 |
| ·文字分类器设计 | 第37-38页 |
| ·笔画密度分类器设计 | 第37-38页 |
| ·灰度投影模板匹配分类器设计 | 第38页 |
| ·冲突机制处理设计 | 第38-39页 |
| ·一字多码处理机制设计 | 第38页 |
| ·一码多字处理机制设计 | 第38-39页 |
| ·学习机制设计 | 第39-40页 |
| ·特征学习机制设计 | 第39-40页 |
| ·欧氏距离参数学习机制设计 | 第40页 |
| ·数据库设计 | 第40-43页 |
| ·特征数据表设计 | 第40-42页 |
| ·多媒体数据表设计 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 原型系统开发 | 第44-52页 |
| ·原型系统开发平台设置 | 第44-45页 |
| ·系统开发平台的配置 | 第44页 |
| ·后台数据库的选择 | 第44-45页 |
| ·系统整体框架设计 | 第45-46页 |
| ·系统运行效果 | 第46-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-51页 |
| ·输入图像要求 | 第49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在校期间发表的论文、科研成果等 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
