| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·汉字识别的研究意义 | 第9页 |
| ·印刷体汉字识别技术的发展历程 | 第9-11页 |
| ·印刷体汉字识别中的问题和困难 | 第11-13页 |
| ·本文的工作与安排 | 第13-15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13页 |
| ·本文各章的内容安排 | 第13-15页 |
| 2 印刷体汉字识别方法及原理的研究 | 第15-28页 |
| ·印刷体汉字识别方法分析 | 第15-18页 |
| ·结构模式识别方法 | 第15页 |
| ·统计模式识别方法 | 第15-16页 |
| ·结构模式识别和统计模式识别相结合的方法 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络方法 | 第17-18页 |
| ·仿人视觉的识别方法 | 第18页 |
| ·印刷体汉字识别原理及算法的研究 | 第18-28页 |
| ·预处理 | 第19-21页 |
| ·汉字特征提取 | 第21-23页 |
| ·汉字的分类识别 | 第23-25页 |
| ·后处理 | 第25-28页 |
| 3 印刷体汉字识别特征提取算法研究 | 第28-45页 |
| ·几个汉字简单特征的提取算法 | 第28-34页 |
| ·汉字繁简度特征提取算法 | 第28-29页 |
| ·汉字连通体及封闭区域特征提取算法 | 第29-30页 |
| ·汉字不变编码特征提取算法 | 第30-32页 |
| ·汉字外围及网格特征提取算法 | 第32-34页 |
| ·基于Gabor变换的汉字纹理特征提取算法 | 第34-39页 |
| ·基于笔画类型的汉字特征点特征提取算法 | 第39-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 4 汉字统计特征的聚类方法研究 | 第45-60页 |
| ·聚类分析的方法及在OCR领域的发展要求 | 第45-46页 |
| ·常用聚类方法研究及聚类效果分析 | 第46-53页 |
| ·ISODATA聚类算法及存在的问题分析 | 第46-49页 |
| ·UPGMA层次聚类算法及存在的问题分析 | 第49-50页 |
| ·K-means汇聚聚类算法及存在的问题分析 | 第50-52页 |
| ·基于均值标准差的K-means聚类算法及存在的问题分析 | 第52-53页 |
| ·基于UPGMA改进的K-means聚类算法的研究 | 第53-56页 |
| ·聚类实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 5 印刷体汉字识别系统匹配识别及系统实现 | 第60-64页 |
| ·系统集成及特征匹配 | 第60-63页 |
| ·系统测试结果及分析 | 第63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作的总结 | 第64页 |
| ·汉字识别技术展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |