基于特征空间的旋转多字体文字识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 文字识别的问题及难点 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 文字识别方法的分析 | 第15-42页 |
| 2.1 文字识别方法简介 | 第15-16页 |
| 2.2 预处理算法 | 第16-27页 |
| 2.2.1 去除噪声 | 第16-20页 |
| 2.2.2 二值化 | 第20-22页 |
| 2.2.3 倾斜校正方法 | 第22-24页 |
| 2.2.4 字符分割方法 | 第24-27页 |
| 2.3 特征提取与选择 | 第27-36页 |
| 2.3.1 特征评判标准 | 第28-30页 |
| 2.3.2 特征选择及分支界定法 | 第30-32页 |
| 2.3.3 特征提取及主分量分析 | 第32-35页 |
| 2.3.4 OCR特征提取 | 第35-36页 |
| 2.4 字符分类 | 第36-41页 |
| 2.4.1 最小错误率的贝叶斯决策 | 第36-37页 |
| 2.4.2 感知器分类器 | 第37-39页 |
| 2.4.3 近邻分类器 | 第39-40页 |
| 2.4.4 OCR分类方法分析 | 第40-41页 |
| 2.5 现行文字识别存在的不足 | 第41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于特征空间的文字识别 | 第42-53页 |
| 3.1 基于特征空间法的文字识别 | 第42-43页 |
| 3.2 特征空间的建立 | 第43-48页 |
| 3.3 字符判别方法 | 第48-52页 |
| 3.3.1 基于距离准则的判别方法 | 第48-49页 |
| 3.3.2 利用周期性的识别方法 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 实验 | 第53-65页 |
| 4.1 实验环境及流程 | 第53-55页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第53-54页 |
| 4.1.2 样本图像 | 第54-55页 |
| 4.2 基于特征空间的文字识别流程 | 第55-57页 |
| 4.3 比较实验 | 第57-58页 |
| 4.4 识别结果 | 第58-63页 |
| 4.4.1 利用距离准则识别方法 | 第58-61页 |
| 4.4.2 利用周期特性的识别方法 | 第61页 |
| 4.4.3 对比实验结果 | 第61-62页 |
| 4.4.4 角度识别 | 第62-63页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
