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视频流分层传输与流中文本识别

第一章 绪论第1-21页
 1.1 基于网络的实时视频传输第11-16页
  1.1.1 基于分组交换网络的实时视频传输第11-12页
  1.1.2 实时视频传输中的误差隐藏方案第12-16页
   1.1.2.1 与信源编码无关的方案第12-14页
   1.1.2.2 与信源编码相关的方案第14-16页
 1.2 视频流中文本信息的检测与识别第16-19页
  1.2.1 视频流中文本区域的搜索与定位第16-17页
  1.2.2 文本区域中文字目标的检测与提取第17-18页
  1.2.3 字符识别第18-19页
 1.3 论文内容第19页
  1.3.1 图像与视频流数据丢失的重建技术第19页
  1.3.2 基于网络的实时视频分层传输方案第19页
  1.3.3 视频流中文本信息的检测与识别第19页
 1.4 论文组织结构第19-21页
第二章 图像丢失信息的重建第21-39页
 2.1 图像受损区域恢复的一般模型第22-25页
 2.2 基于变换域的图像受损区域最优重建算法第25-29页
 2.3 最优估计的性能分析第29-30页
 2.4 实验结果第30-34页
 2.5 改善变换编码方块效应中的应用第34-39页
  2.5.1 根据子块边界条件补偿变换系数的量化误差第34-37页
  2.5.2 实验结果第37-39页
第三章 视频流的分层传输与重建第39-57页
 3.1 改善网络视频业务传输稳健性的理论模型第39-41页
 3.2 视频流分层模型第41-44页
 3.3 基于不同网络环境的视频流组织方案第44-51页
  3.3.1 基于ATM网的视频流组织方案第44-49页
  3.3.2 基于分组交换网的视频流组织方案第49-51页
 3.4 丢失分组或信元的接收端重建第51-54页
 3.5 实验模拟结果第54-57页
第四章 视频流中文字信息的检测与提取第57-77页
 4.1 图像的多尺度模糊处理第58-59页
 4.2 多尺度模糊图像的多分辨率分析第59-63页
  4.2.1 多分辨率分析理论第59-61页
  4.2.2 多尺度图像的多分辨率分析第61-63页
 4.3 文本区域检测第63-65页
 4.4 视频流文本区域检测在车辆识别系统中的应用第65-66页
 4.5 文本区域中字符目标的检测与提取第66-77页
  4.5.1 观测目标集合基于一定规则的目标检测模型第66-67页
  4.5.2 文本区域中字符目标检测模型第67-70页
  4.5.3 字符目标检测方法第70-73页
  4.5.4 文本区域字符提取技术在车辆识别系统中的应用第73-77页
第五章 字符笔划结构特征提取第77-94页
 5.1 字符识别特征第78-80页
 5.2 字符骨架特征的提取技术第80-90页
  5.2.1 字符结构的水平方向分层第82-83页
  5.2.2 字符部件的骨架提取方法第83-88页
  5.2.3 字符部件之间连接骨架的提取第88-90页
 5.3 字符笔划与笔划结构特征的提取第90-94页
  5.3.1 字符笔划特征的提取第90-92页
  5.3.2 字符的笔划结构特征第92-94页
第六章 基于笔划结构与模糊集的字符识别第94-110页
 6.1 笔划与笔划结构特征的模糊化第94-102页
  6.1.1 字符识别特征的提取第94-96页
  6.1.2 字符识别特征的模糊化第96-102页
   6.1.2.1 模糊集理论第96-98页
   6.1.2.2 识别特征模糊化第98-102页
 6.2 分类器设计第102-108页
  6.2.1 决策树理论第102-105页
  6.2.2 基于树分类器的字符识别第105-108页
 6.3 在车辆识别系统系统中的应用第108-110页
第七章 总结与展望第110-112页
 7.1 论文总结第110-111页
 7.2 未来研究展望第111-112页
参考文献第112-129页
 1. 英文文献第112-128页
 2. 中文文献第128-129页
攻读博士学位期间发表的论文第129-130页

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