无约束联机手写中文文本识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 智能手机的普及 | 第10-11页 |
| 1.1.2 智能手机屏幕越来越大 | 第11-12页 |
| 1.1.3 手写输入的重要性 | 第12-13页 |
| 1.2 研究问题 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作和研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 无约束联机手写中文文本识别方法概述 | 第17-24页 |
| 2.1 识别方法总述 | 第17-18页 |
| 2.2 文本切分算法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 文本行手写识别切分算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 重叠手写识别切分算法 | 第19页 |
| 2.3 单字识别 | 第19-22页 |
| 2.3.1 传统单字识别 | 第19-21页 |
| 2.3.2 深度神经网络 | 第21-22页 |
| 2.4 自然语言模型 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 无约束联机手写中文文本识别算法研究 | 第24-56页 |
| 3.1 手写中文文本识别方法和框架 | 第24-25页 |
| 3.2 置信度转换 | 第25-31页 |
| 3.2.1 置信度转换函数 | 第25-27页 |
| 3.2.2 置信度学习 | 第27-31页 |
| 3.3 路径评价算法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 路径评价算法理论基础 | 第31-34页 |
| 3.3.2 改进的路径评价准则函数 | 第34页 |
| 3.3.3 路径评价准则函数参数学习方法 | 第34-35页 |
| 3.4 路径搜索算法 | 第35-37页 |
| 3.5 短文本规则过滤 | 第37-38页 |
| 3.6 重叠手写模式下单字识别 | 第38-40页 |
| 3.7 实验 | 第40-55页 |
| 3.7.1 实验数据集介绍 | 第40-43页 |
| 3.7.2 实验设置 | 第43-46页 |
| 3.7.3 置信度转换函数比较 | 第46-47页 |
| 3.7.4 路径评价准则函数比较 | 第47-50页 |
| 3.7.5 短文本规则过滤的影响 | 第50-51页 |
| 3.7.6 重叠手写模式下单字识别率 | 第51-52页 |
| 3.7.7 实验小结 | 第52-55页 |
| 3.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于Android的手写中文文本输入法 | 第56-74页 |
| 4.1 开发基础 | 第56-60页 |
| 4.1.1 Android系统 | 第56页 |
| 4.1.2 Android开发技术 | 第56-58页 |
| 4.1.3 输入法框架 | 第58-60页 |
| 4.2 整体框架 | 第60页 |
| 4.3 应用层 | 第60-64页 |
| 4.3.1 生产者和消费者模型 | 第61-63页 |
| 4.3.2 显示模块 | 第63-64页 |
| 4.4 接.层 | 第64-67页 |
| 4.4.1 JNI接 | 第64-66页 |
| 4.4.2 NDK编译 | 第66-67页 |
| 4.5 文本识别引擎 | 第67-72页 |
| 4.5.1 核心模块 | 第67-70页 |
| 4.5.2 本地测试模块 | 第70-72页 |
| 4.6 效果展示 | 第72-73页 |
| 4.7 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82页 |
