基于DEF的孟加拉文脱机手写数字识别研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·字符识别的技术现状和现实需求 | 第12-14页 |
| ·孟加拉文数字识别的发展和现状 | 第14-15页 |
| ·孟加拉数字识别的研究难点 | 第15-16页 |
| ·识别系统性能的评价 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 手写数字识别中的预处理技术 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·数字图像平滑滤波 | 第19-21页 |
| ·中值滤波原理 | 第19-21页 |
| ·中值滤波过程 | 第21页 |
| ·数字图像二值化 | 第21-26页 |
| ·整体阈值二值化 | 第22-23页 |
| ·局部阈值二值化 | 第23-24页 |
| ·动态阈值二值化 | 第24页 |
| ·利用空间信息进行阈值选取 | 第24-25页 |
| ·最大类间方差法 | 第25-26页 |
| ·去除离散杂点噪声 | 第26-28页 |
| ·归一化 | 第28-31页 |
| ·位置归一化 | 第28-29页 |
| ·大小归一化 | 第29-30页 |
| ·笔划粗细归一化 | 第30-31页 |
| ·细化 | 第31-34页 |
| 第3章 孟加拉数字的特征提取 | 第34-43页 |
| ·字符特征提取 | 第35-38页 |
| ·字符的结构特征 | 第35-36页 |
| ·字符的统计特征 | 第36-37页 |
| ·孟加拉文数字特征提取综述 | 第37-38页 |
| ·方向线素特征的提取 | 第38-40页 |
| ·ECP特征的提取 | 第40-41页 |
| ·方向线素特征和ECP特征的结合 | 第41-43页 |
| 第4章 用于孟加拉数字识别多层感知器 | 第43-61页 |
| ·神经网络的理论介绍 | 第43-57页 |
| ·神经网络发展简史 | 第43-44页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第44-48页 |
| ·误差反向传播神经神经网络算法 | 第48-57页 |
| ·网络结构设计和实现 | 第57-61页 |
| ·输入、输出神经元个数 | 第58-59页 |
| ·隐含层神经元个数的确定 | 第59页 |
| ·允许误差 | 第59-60页 |
| ·步长 | 第60页 |
| ·初始权值和偏置 | 第60-61页 |
| 第5章系 统实现及实验结果 | 第61-65页 |
| ·BP神经网络的训练过程 | 第61-63页 |
| ·BP网络的识别过程 | 第63页 |
| ·实验结果及讨论 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参与的项目及发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-70页 |
