| 目录 | 第1-5页 |
| 图表目录 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 序言 | 第8-15页 |
| ·OCR技术的发展 | 第9-10页 |
| ·文字识别系统概览 | 第10-13页 |
| ·文字识别的原理 | 第10页 |
| ·光学字符识别方法 | 第10-12页 |
| ·实现数据自动录入的几种技术手段的比较 | 第12-13页 |
| ·OCR技术的应用 | 第13页 |
| ·OCR技术的展望 | 第13-15页 |
| 第二章 用于文字识别的模式识别技术 | 第15-41页 |
| ·统计模式识别技术 | 第15-25页 |
| ·统计方法的特征提取 | 第16-18页 |
| ·统计方法的特征选择 | 第18-19页 |
| ·分类器的设计 | 第19-24页 |
| ·叶斯(Bayes)决策 | 第19-22页 |
| ·线性判别函数 | 第22-23页 |
| ·非线性判别函数 | 第23-24页 |
| ·统计模式识别在汉字识别中的应用 | 第24-25页 |
| ·结构模式识别技术 | 第25-34页 |
| ·模式基元的选择 | 第26-29页 |
| ·信号基元 | 第26-27页 |
| ·图像基元 | 第27-29页 |
| ·句法分析 | 第29-33页 |
| ·模式文法 | 第29-31页 |
| ·字符串的识别与分析 | 第31-33页 |
| ·结构模式识别在汉字识别中的应用 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络 | 第34-41页 |
| ·神经网络模式识别的方法及特点 | 第36页 |
| ·神经网络模式识别方法 | 第36-37页 |
| ·神经网络模式识别特点 | 第37-38页 |
| ·神经网络模式识别分类器概述 | 第38-41页 |
| 第三章 印刷体文字识别 | 第41-55页 |
| ·文字识别概述 | 第41-42页 |
| ·印刷体文字识别技术 | 第42-52页 |
| ·印刷体文字识别的处理方法及过程 | 第43-47页 |
| ·用于印刷体文字识别的模式识别方法 | 第47-52页 |
| ·结构模式识别 | 第47-48页 |
| ·统计模式识别 | 第48-50页 |
| ·统计识别与结构识别的结合 | 第50-51页 |
| ·提高文字识别率的最新技术 | 第51-52页 |
| ·印刷体汉字识别技术 | 第52-55页 |
| 第四章 多字体印刷蒙古文字识别系统的实现 | 第55-64页 |
| ·蒙古文字特点的分析 | 第55-57页 |
| ·蒙古文字识别的系统框图及工作流程 | 第57-59页 |
| ·系统框架图 | 第57页 |
| ·蒙文图像的预处理 | 第57-59页 |
| ·蒙文图像的版面分析和理解 | 第59页 |
| ·蒙文单字图像的识别处理 | 第59页 |
| ·识别结果的编辑修改及后处理 | 第59页 |
| ·蒙文文本图像的行字切分 | 第59-60页 |
| ·行切分 | 第60页 |
| ·字切分 | 第60页 |
| ·特征选择与提取 | 第60-62页 |
| ·定位主干线 | 第60-61页 |
| ·特征选择与提取 | 第61-62页 |
| ·编辑修改识别结果及后处理 | 第62页 |
| ·实验结果及程序界面外观图 | 第62-64页 |
| ·实验结果 | 第62-63页 |
| ·程序界面外观图 | 第63-64页 |
| 第五章 进一步的工作 | 第64-67页 |
| ·其它关键技术 | 第64页 |
| ·基于多代理(Multi-Agent)多字体混排识别 | 第64-65页 |
| ·系统框架结构 | 第64页 |
| ·系统协同工作流程 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| ·从识别角度 | 第65页 |
| ·用户界面和自动化方面 | 第65-66页 |
| ·其它方面 | 第66-67页 |
| 第六章 结束语 | 第67-68页 |
| 研究生期间发表论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |