字符识别的相关方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·字符识别的研究现状 | 第11-12页 |
| ·相关方法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 字符识别方法 | 第16-27页 |
| ·光学字符识别系统 | 第16-25页 |
| ·图像获取 | 第16页 |
| ·预处理 | 第16-24页 |
| ·特征抽取 | 第24-25页 |
| ·几种字符识别介绍 | 第25-26页 |
| ·手写体字符识别 | 第25页 |
| ·验证码识别 | 第25-26页 |
| ·车牌识别 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像的预处理 | 第27-50页 |
| ·RGB图像的灰度化 | 第27-28页 |
| ·灰度化的概念 | 第27-28页 |
| ·灰度化的处理方法 | 第28页 |
| ·图像的二值化 | 第28-35页 |
| ·二值化的概念 | 第28-29页 |
| ·常用的二值化方法 | 第29-33页 |
| ·一种改进的Bernsen算法 | 第33-35页 |
| ·图像边缘检测 | 第35-47页 |
| ·边缘检测概念 | 第35-36页 |
| ·基本实现方法 | 第36-39页 |
| ·双阈值为极值点证明 | 第39-43页 |
| ·一种改进的Canny算子 | 第43-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于Shape Context的字符识别 | 第50-64页 |
| ·形状上下文概念 | 第50-54页 |
| ·形状上下文基本思想 | 第50-53页 |
| ·相似度度量 | 第53-54页 |
| ·验证码识别 | 第54-56页 |
| ·验证码概念 | 第54-55页 |
| ·验证码识别过程 | 第55-56页 |
| ·简单验证码识别 | 第56页 |
| ·改进形状上下文用于复杂验证码识别 | 第56-61页 |
| ·复杂验证码 | 第57页 |
| ·单像素取字符轮廓 | 第57-58页 |
| ·半极坐标圆建模制作样本字符 | 第58-60页 |
| ·字符整体识别 | 第60页 |
| ·算法思想 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于BP神经网络的字符识别 | 第64-91页 |
| ·BP神经网络 | 第64-74页 |
| ·BP神经网络算法原理 | 第64-73页 |
| ·BP算法的程序实现 | 第73-74页 |
| ·BP算法的流程图 | 第74页 |
| ·车牌识别 | 第74-77页 |
| ·车牌识别概述 | 第74-75页 |
| ·图像预处理 | 第75-76页 |
| ·字符特征提取 | 第76-77页 |
| ·改进的BP算法用于车牌识别 | 第77-87页 |
| ·BP神经网络的缺陷 | 第77-78页 |
| ·BP神经网络的改进 | 第78-84页 |
| ·改进的BP神经网络识别器设计 | 第84-87页 |
| ·实验结果与分析 | 第87-90页 |
| ·改进后的BP算法性能比较 | 第88页 |
| ·BP神经网络与模版匹配性能比较 | 第88-90页 |
| ·小结 | 第90-91页 |
| 第六章 总结与展望 | 第91-92页 |
| ·总结 | 第91页 |
| ·进一步的工作 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和科研情况 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |
