视频文字识别的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·课题来源与目的 | 第9-11页 |
| ·国内外动态 | 第11-14页 |
| ·文本帧检测 | 第11页 |
| ·文本定位 | 第11-13页 |
| ·文本跟踪 | 第13页 |
| ·分割和增强 | 第13-14页 |
| ·文字识别 | 第14页 |
| ·本文的工作与组织 | 第14-17页 |
| 第二章 视频文字定位 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·基于笔画提取的文本行初定位 | 第18-22页 |
| ·笔画提取 | 第18-19页 |
| ·获取文字候选区域 | 第19-21页 |
| ·文本行区域分解 | 第21-22页 |
| ·基于边缘方向直方图特征的文本行验证 | 第22-27页 |
| ·矩形的边缘方向直方图特征(EOH) | 第22-24页 |
| ·特征提取 | 第24页 |
| ·特征选择 | 第24-25页 |
| ·级联的AdaBoost分类器 | 第25-26页 |
| ·分类器识别结果对文本候选区域的验证 | 第26-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-30页 |
| ·算法准确性的评估 | 第27-28页 |
| ·算法速度的评估 | 第28-29页 |
| ·算法间的比较与定位结果示例 | 第29-30页 |
| ·总结 | 第30-31页 |
| 第三章 视频文字跟踪 | 第31-37页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·跟踪方案 | 第31-33页 |
| ·算法的主要数据结构及流程 | 第33-35页 |
| ·试验结果 | 第35页 |
| ·跟踪后处理 | 第35-37页 |
| 第四章 视频文字分割 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·算法描述 | 第38-49页 |
| ·多帧图像的融合增强 | 第39-41页 |
| ·文字区域的笔画特征 | 第41-42页 |
| ·文字区域的颜色特征 | 第42-43页 |
| ·改进的连通体分析 | 第43-46页 |
| ·单字切分 | 第46-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-52页 |
| ·实验数据 | 第49页 |
| ·实验方法及实验结果 | 第49-52页 |
| ·总结与展望 | 第52-53页 |
| 第五章 汉王视频文字识别系统 | 第53-57页 |
| ·系统总体目标 | 第53页 |
| ·系统框架 | 第53-54页 |
| ·系统设计 | 第54-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57-58页 |
| ·工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
