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金融票据的版面分析及手写数字的识别

第一章 绪论第1-14页
 1.1 引言第10-11页
 1.2 金融票据自动处理的发展现状第11-12页
 1.3 本文的研究内容及结构安排第12-14页
第二章 票据版面分析系统原型第14-37页
 2.1 票据版面分析系统原型的提出第14-20页
  2.1.1 基本概念第14-18页
   2.1.1.1 票据版面的特征尺度第14-15页
   2.1.1.2 票据版面的描述第15-18页
  2.1.2 票据版面分析的特点第18页
  2.1.3 票据版面分析的难点第18-19页
  2.1.4 票据版面分析系统原型第19-20页
 2.2 版面学习第20-29页
  2.2.1 预处理第21-25页
   2.2.1.1 票据版面的二值化第21-22页
   2.2.1.2 票据版面的平滑处理第22-23页
   2.2.1.3 票据版面的倾斜校正第23-25页
  2.2.2 提取票据表格信息第25-29页
   2.2.2.1 概述第25页
   2.2.2.2 票据类型特征的提取第25-26页
   2.2.2.3 票据表格物理结构提取方案第26-28页
   2.2.2.4 票据表格逻辑结构提取方案第28页
   2.2.2.5 票据类型库第28-29页
 2.3 票据版面类型识别第29-31页
  2.3.1 基于类型特征域的识别第29-30页
  2.3.2 基于线结构布局的识别第30-31页
 2.4 变域的版面分析第31-37页
  2.4.1 无损脱框第31-34页
   2.4.1.1 构造去线噪声模型的方法第32-33页
   2.4.1.2 基于差分的算法第33-34页
  2.4.2 数字串分割第34-37页
   2.4.2.1 基本概念第34-35页
   2.4.2.2 分割方法分类第35-36页
   2.4.2.3 分割位置的确定第36-37页
第三章 手写数字识别第37-59页
 3.1 基本概念第37-39页
  3.1.1 模式识别的一般原理第37-38页
   3.1.1.1 模式的概念第37页
   3.1.1.2 模式识别的方法第37页
   3.1.1.3 特征提取和选择第37-38页
   3.1.1.4 分类决策第38页
  3.1.2 手写数字识别概述第38-39页
 3.2 基于拓扑结构的方法第39-48页
  3.2.1 基本概念第39-41页
  3.2.2 特征提取第41-45页
   3.2.2.1 基本知识第41页
   3.2.2.2 预处理第41-42页
   3.2.2.3 背景16值变换的意义第42-43页
   3.2.2.4 背景16值变换的步骤第43-44页
   3.2.2.5 轮廓跟踪的意义第44页
   3.2.2.6 轮廓跟踪的内容第44-45页
  3.2.3 模式分类第45-47页
   3.2.3.1 基本原理简介第45-46页
   3.2.3.2 系统实现第46-47页
  3.2.4 实验结果第47-48页
 3.3 基于轮廓分段特征的方法第48-51页
  3.3.1 特征提取第49-50页
   3.3.1.1 轮廓提取第49-50页
   3.3.1.2 字符的特征基元结构描述第50页
  3.3.2 模式分类第50-51页
   3.3.2.1 基于相似度的分类第50页
   3.3.2.2 识别与拒识准则第50-51页
 3.4 两种方法的比较与改进第51-52页
 3.5 手写数字识别系统的改进原型第52-59页
  3.5.1 特征提取过程的改进第52页
  3.5.2 模式分类过程的改进第52-59页
   3.5.2.1 多分类器技术的引入第53-55页
   3.5.2.2 神经网络技术的引入第55-56页
   3.5.3 手写数字识别的改进原型第56-59页
第四章 结束语第59-61页
 4.1 本文的主要贡献第59-60页
 4.2 进一步的工作第60-61页
附录1 正规化数字字符实例第61-62页
附录2 背景16值变换实例第62-63页
参考文献第63-67页
作者在攻读硕士学位期间发表的文章第67-68页
致 谢第68页

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