复杂背景图像中维语文字区域定位技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 存在的问题与挑战 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 基于人工特征的方法 | 第17-19页 |
| 2.3 基于学习特征的方法 | 第19-20页 |
| 2.4 算法评估标准介绍 | 第20-21页 |
| 2.5 数据集 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 鲁棒的复杂背景图像中维语文字区域定位技术 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 使用多颜色通道增强的组件提取 | 第25-26页 |
| 3.3 基于强分类找回策略的组件分类 | 第26-28页 |
| 3.4 文字行构造与验证 | 第28-29页 |
| 3.5 实验结果及讨论 | 第29-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 并行的复杂背景图像中维语文字区域定位技术 | 第34-46页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 并行的组件提取方法 | 第35-36页 |
| 4.3 组件快速去重方法 | 第36-37页 |
| 4.4 并行的组件特征提取方法 | 第37-38页 |
| 4.5 基于基线特征的文字行构造方法 | 第38-40页 |
| 4.6 实验结果及讨论 | 第40-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-49页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第46-47页 |
| 5.2 进一步研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 (攻读硕士期间发表论文目录) | 第56页 |
