非限定手写体汉字分割与多类别票据处理研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| ·OCR问题的由来 | 第8-10页 |
| ·手写汉字 OCR的特点 | 第10-11页 |
| ·非限定手写汉字分割 | 第11-17页 |
| ·手写汉字分割的常用方法 | 第11-16页 |
| ·本文所采用的方法 | 第16-17页 |
| ·本文研究工作概述 | 第17-18页 |
| ·本文内容的安排 | 第18-19页 |
| 2 多类别票据图像分类 | 第19-27页 |
| ·问题的由来 | 第19-20页 |
| ·有效图像获取 | 第20-22页 |
| ·模板的存在性检测 | 第22-25页 |
| ·实验结果 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于改进投影法的非限定手写体汉字分割 | 第27-38页 |
| ·投影法概述 | 第27页 |
| ·磁码信息识别 | 第27-29页 |
| ·分割前的预处理 | 第29-32页 |
| ·复杂背景的图像二值化 | 第29页 |
| ·二值图像去噪处理 | 第29-32页 |
| ·预验字宽信息的获取 | 第32-34页 |
| ·分割点的选取 | 第34-36页 |
| ·结果与讨论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于结构信息的非限定手写体汉字分割 | 第38-57页 |
| ·问题的由来 | 第38-39页 |
| ·预分割点确定 | 第39-42页 |
| ·连通域分析 | 第39-41页 |
| ·连通域轮廓提取 | 第41-42页 |
| ·轮廓分析确定预分割点 | 第42-44页 |
| ·假分割点去除 | 第44-48页 |
| ·利用投影信息去除假分割点 | 第44-46页 |
| ·分析轮廓差去除假分割点 | 第46-48页 |
| ·分割点数目的确定 | 第48页 |
| ·粘连的连通域的分割 | 第48-50页 |
| ·基于结构信息的汉字的重组 | 第50-52页 |
| ·由上而下合并 | 第50-51页 |
| ·由左而右的合并 | 第51-52页 |
| ·基于识别的汉字的重组 | 第52-55页 |
| ·基于结构的汉字识别器的设计 | 第52-53页 |
| ·识别再合并过程 | 第53-55页 |
| ·实验结果 | 第55页 |
| ·本章方法的讨论 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 一个基本的后督支票自动处理系统 | 第57-77页 |
| ·银行后督支票自动处理的应用和功能 | 第57-59页 |
| ·后督支票自动处理系统的系统结构、组织和处理流程 | 第59-60页 |
| ·应用系统的结构组织 | 第59-60页 |
| ·后督自动处理流程 | 第60页 |
| ·支票的前期处理 | 第60-63页 |
| ·大写金额图像的二值化 | 第63-65页 |
| ·问题分析 | 第63页 |
| ·去除底纹 | 第63-64页 |
| ·提取大写金额的有效区间 | 第64页 |
| ·印章污染的去除 | 第64-65页 |
| ·小写金额图像的二值化 | 第65-66页 |
| ·手写体大写金额的处理 | 第66-69页 |
| ·手写体汉字的规范化 | 第66-68页 |
| ·基于模糊笔画方向的统计特征 | 第68页 |
| ·识别方法及实验结果 | 第68-69页 |
| ·大写金额的整体处理及实验结果 | 第69页 |
| ·手写体小写金额的处理 | 第69-75页 |
| ·手写体小写金额的分割 | 第69-70页 |
| ·手写体阿拉伯数字识别方案 | 第70-71页 |
| ·基于轮廓分段特征的手写体数字识别方法 | 第71-72页 |
| ·基于笔画归正模板的识别方法 | 第72-74页 |
| ·手写体数字单字识别的实验结果 | 第74-75页 |
| ·小写金额的整体处理及实验结果 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 结束语 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 附录 | 第88-89页 |
