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深度模型及其在视觉文字分析中的应用

摘要第5-8页
Abstract第8-11页
第一章 绪论第18-46页
    1.1 研究背景及研究意义第18-19页
    1.2 研究的相关内容第19-31页
        1.2.1 基本概念第20-21页
        1.2.2 文字识别方法第21-23页
        1.2.3 文字检测方法第23-24页
        1.2.4 常用数据库第24-31页
    1.3 研究现状和发展趋势第31-43页
        1.3.1 手写汉字识别第31-37页
        1.3.2 场景文字检测和识别第37-43页
        1.3.3 字体分类第43页
    1.4 主要工作和结构安排第43-46页
        1.4.1 主要工作第43-45页
        1.4.2 结构安排第45-46页
第二章 深度学习方法概述第46-67页
    2.1 引言第46页
    2.2 人工神经网络第46-52页
    2.3 深度学习第52-58页
    2.4 卷积神经网络第58-66页
        2.4.1 模型改进第58-60页
        2.4.2 模型优化第60-62页
        2.4.3 模型应用第62-66页
    2.5 本章小结第66-67页
第三章 相似字发掘及其在级联联机手写汉字识别系统中的应用第67-92页
    3.1 引言第67页
    3.2 相似字的基本解决方法第67-69页
        3.2.1 增强鉴别能力第68-69页
        3.2.2 发掘相似字第69页
    3.3 相似字发现第69-75页
        3.3.1 相似字发掘算法第70-73页
        3.3.2 基于熵计算的相似性度量第73-75页
    3.4 基于相似字的级联联机手写汉字识别第75-79页
        3.4.1 相似字子集分析第75-76页
        3.4.2 相似字对分析第76页
        3.4.3 基于两两相似度的层次聚类第76-77页
        3.4.4 级联分类框架第77-79页
    3.5 实验结果及分析第79-91页
        3.5.1 数据集第79页
        3.5.2 实现细节与评价准则第79-81页
        3.5.3 置信度分析实验第81-82页
        3.5.4 相似字子集分析实验第82-83页
        3.5.5 相似字对分析实验第83-85页
        3.5.6 级联分类系统分析第85-91页
    3.6 本章小结第91-92页
第四章 面向场景文字抽取的字符候选区域网络第92-117页
    4.1 引言第92-94页
    4.2 基本检测方法第94-99页
        4.2.1 通用物体检测基本方法第94-98页
        4.2.2 场景文字检测基本方法第98-99页
    4.3 通用物体和文字候选基本方法的研究第99-104页
        4.3.1 通用物体候选第99-102页
        4.3.2 字符候选第102-104页
    4.4 字符区域候选网络第104-109页
        4.4.1 多模板第106-107页
        4.4.2 多任务第107-108页
        4.4.3 学习算法第108页
        4.4.4 推理过程第108-109页
    4.5 SCUT-FORU数据库第109-112页
    4.6 实验结果及分析第112-116页
        4.6.1 数据集第112页
        4.6.2 评价准则第112页
        4.6.3 实现细节第112页
        4.6.4 结果与分析第112-116页
    4.7 本章小结第116-117页
第五章 汉字字体识别中的特征表达与学习第117-139页
    5.1 引言第117页
    5.2 基于局部特征表达的快速汉字字体识别系统第117-125页
        5.2.1 局部特征第118-120页
        5.2.2 快速字体识别系统第120-121页
        5.2.3 实验结果及分析第121-125页
    5.3 场景单词图片渲染第125-127页
    5.4 基于DropRegion的文本无关字体识别系统第127-138页
        5.4.1 DropRegion第129-132页
        5.4.2 实验结果及分析第132-138页
    5.5 本章小结第138-139页
总结与展望第139-142页
参考文献第142-156页
攻读博士学位期间取得的研究成果第156-158页
致谢第158页

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