离线阿拉伯手写体光学文字识别方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·所选课题的题目及来源 | 第12页 |
| ·课题研究的目的、意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第14-17页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 文本预处理 | 第19-45页 |
| ·图像的获取 | 第21页 |
| ·图像的表述 | 第21-25页 |
| ·二值化处理 | 第25-32页 |
| ·全局阈值选取方法 | 第26-29页 |
| ·分块EM算法实现灰度图像的二值化 | 第29-31页 |
| ·实验结果 | 第31-32页 |
| ·基于连接体的去噪方法 | 第32-39页 |
| ·去噪的中值滤波法和均值滤波法 | 第33-34页 |
| ·标记连接体的算法实现 | 第34-37页 |
| ·实验结果 | 第37-39页 |
| ·规范化 | 第39-41页 |
| ·细化 | 第41-42页 |
| ·基线检测 | 第42-43页 |
| ·倾斜矫正 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 特征抽取 | 第45-64页 |
| ·文本图像识别中常用的抽取特征的方法 | 第47-57页 |
| ·结构特征 | 第47-52页 |
| ·统计特征 | 第52-56页 |
| ·合特征 | 第56-57页 |
| ·使用GSC方法抽取阿拉伯手写体文本图像的特征 | 第57-63页 |
| ·梯度特征 | 第58-59页 |
| ·结构特征 | 第59-60页 |
| ·凹度特征 | 第60-63页 |
| ·特征选取 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 分类器的设计 | 第64-103页 |
| ·阿拉伯手写体识别中几种常用的分类器 | 第64-73页 |
| ·神经网络 | 第65-69页 |
| ·K-最近邻法 | 第69-71页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第71-73页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个问题 | 第73-81页 |
| ·评估问题——向前向后算法 | 第74-75页 |
| ·解码问题——viterbi算法 | 第75-77页 |
| ·训练问题——Baum-Welch算法和EM算法 | 第77-81页 |
| ·隐马尔可夫模型在OCR中的应用 | 第81-91页 |
| ·提取特征序列 | 第82-85页 |
| ·基于HMM问题一的OCR识别 | 第85-89页 |
| ·基于HMM问题二的OCR识别 | 第89-91页 |
| ·隐马尔可夫模型在AHOCR中的应用 | 第91-102页 |
| ·HMM在AHOCR中的研究现状 | 第93-94页 |
| ·HMM的问题一在AHOCR中的应用 | 第94-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第5章 实验与分析 | 第103-120页 |
| ·实验数据集 | 第103-108页 |
| ·IFN/ENIT数据库 | 第103-105页 |
| ·AHOCR系统的试验数据集 | 第105-108页 |
| ·阿拉伯语识别的评价准则 | 第108-110页 |
| ·实验结果 | 第110-112页 |
| ·GSC特征的比较 | 第110-111页 |
| ·利用主成分分析进一步降维 | 第111-112页 |
| ·AHOCR系统 | 第112-114页 |
| ·AHOCR识别阿拉伯手写体文本图像 | 第114-117页 |
| ·手写体文本图像中文本行分割 | 第114-116页 |
| ·连通区域分析 | 第116-117页 |
| ·后处理 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 第6章 总结与展望 | 第120-122页 |
| ·全文研究工作总结 | 第120-121页 |
| ·今后待研究的方向 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-131页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研情况 | 第131页 |
| Ⅰ发表的学术论文 | 第131页 |
| Ⅱ参加的科研项目 | 第131页 |
