基于纹理特征提取的离线文字笔迹鉴别技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外现状 | 第12-14页 |
| ·离线文字笔迹鉴别技术的原理和流程 | 第14-15页 |
| ·本课题的技术路线 | 第15-16页 |
| ·论文研究内容和全文体系结构 | 第16-18页 |
| 第2章 离线文字笔迹图像的预处理 | 第18-28页 |
| ·图像的采集与去除背景 | 第18-19页 |
| ·图像的去噪 | 第19-24页 |
| ·均值滤波 | 第19-20页 |
| ·中值滤波 | 第20-22页 |
| ·边缘保持滤波 | 第22-24页 |
| ·图像的二值化 | 第24-25页 |
| ·图像的归一化 | 第25-27页 |
| ·标点符号的去除 | 第25页 |
| ·字符分割 | 第25-26页 |
| ·字符大小归一化和文字拼接 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于GABOR变换的纹理特征提取 | 第28-40页 |
| ·特征提取基本概念及其分类 | 第28-32页 |
| ·特征提取的基本概念 | 第28-30页 |
| ·结构特征提取 | 第30页 |
| ·全局特征提取 | 第30-31页 |
| ·局部特征提取 | 第31-32页 |
| ·纹理特征描述 | 第32-33页 |
| ·纹理定义及其在图像处理中的应用 | 第32-33页 |
| ·基于小波变换纹理分析方法 | 第33页 |
| ·GABOR变换原理 | 第33-35页 |
| ·Gabor变换表达式 | 第33-35页 |
| ·Gabor变换的性质 | 第35页 |
| ·多通道GABOR滤波器 | 第35-39页 |
| ·基于多通道Gabor滤波器的图像展开 | 第35-36页 |
| ·二维Gabor滤波器的实现 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 分类器设计 | 第40-57页 |
| ·分类器分类 | 第40-43页 |
| ·距离分类器 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络分类器 | 第41-42页 |
| ·支持向量机分类器 | 第42-43页 |
| ·SVM理论背景及其理论基础 | 第43-45页 |
| ·SVM理论背景 | 第43-44页 |
| ·SVM理论基础 | 第44-45页 |
| ·离线文字笔迹鉴别的SVM分类 | 第45-50页 |
| ·离线文字笔迹鉴别的SVM分类定义 | 第46页 |
| ·离线文字笔迹鉴别SVM分类的线性可分情形 | 第46-48页 |
| ·离线文字笔迹鉴别SVM分类的线性不可分情形 | 第48页 |
| ·离线文字笔迹鉴别SVM分类的非线性情形 | 第48-50页 |
| ·离线文字笔迹鉴别的核函数选择 | 第50-51页 |
| ·离线文字笔迹的支持向量机 | 第51-52页 |
| ·离线文字笔迹多分类器设计及鉴别 | 第52-56页 |
| ·离线文字笔迹的1-a-r的多分类算法设计 | 第52-54页 |
| ·离线文字笔迹分类器鉴别的软件实现流程及鉴别流程 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第57-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-79页 |
| 边缘保持滤波算法程序 | 第69-72页 |
| 二值化算法程序 | 第72-76页 |
| 归一化算法程序 | 第76页 |
| GABOR算法程序 | 第76-77页 |
| FFTGABOR算法程序 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第80页 |
