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扭曲粘连字符验证码识别研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·研究背景第10-14页
     ·验证码的概念第10页
     ·验证码的分类第10-12页
     ·验证码的作用第12-13页
     ·验证码识别的意义第13-14页
   ·研究现状第14-15页
   ·发展趋势第15页
   ·本文工作第15-16页
第二章 传统验证码识别理论与技术第16-30页
   ·验证码图像处理技术第16-20页
     ·验证码预处理技术第16-18页
     ·常用验证码分割算法第18-20页
     ·常用字符特征第20页
   ·常用机器学习算法第20-25页
     ·支持向量机第20-23页
     ·人工神经网络第23-25页
   ·形状上下文匹配识别第25-29页
     ·shape-context原理第25-27页
     ·特征匹配技术第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 基于DENSE SIFT和RANSAC算法的扭曲粘连验证码识别第30-46页
   ·SIFT算法第30-32页
   ·DENSE SIFT特征提取与匹配第32-35页
     ·DENSE SIFT特征提取第33-34页
     ·DENSE SIFT特征匹配第34-35页
   ·匹配统计量的设计第35-38页
     ·RANSAC算法第35-36页
     ·最优匹配矩阵第36-37页
     ·匹配平均位置第37-38页
     ·匹配可信度第38页
   ·队列式分析算法的设计第38-40页
     ·算法思想与数据结构设计第39页
     ·算法过程第39-40页
   ·结果与分析第40-44页
     ·识别流程第40-41页
     ·训练字符库的制作第41-42页
     ·实验结果第42-43页
     ·实验分析第43-44页
   ·本章小结第44-46页
第四章 基于马尔科夫随机场的扭曲粘连验证码识别第46-64页
   ·验证码空间域马尔科夫随机场建模第46-49页
     ·马尔科夫随机场第46-48页
     ·验证码空间域MRF建模第48-49页
   ·MRF模型的求解第49-54页
     ·Belief Propagation标准算法第50-51页
     ·算法改进第51-54页
   ·识别过程第54-56页
     ·匹配统计量的定义第54-55页
     ·串行识别和反向消隐第55-56页
   ·结果与分析第56-62页
     ·实验结果第57-58页
     ·算法扩展第58-60页
     ·结果分析第60页
     ·相关讨论第60-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
   ·论文工作总结第64-65页
   ·后续工作展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第72页

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