基于Hadoop平台的字符识别的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究状况 | 第8-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-12页 |
| ·论文的组织 | 第12-13页 |
| 第二章 车牌字符识别预处理 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·车牌图片预处理 | 第15-21页 |
| ·图像灰度化 | 第15-16页 |
| ·图像平滑 | 第16页 |
| ·图象锐化 | 第16-17页 |
| ·车牌定位 | 第17-18页 |
| ·图像二值化 | 第18-19页 |
| ·字符分割 | 第19-20页 |
| ·其他处理 | 第20-21页 |
| ·特征提取 | 第21-24页 |
| ·结构特征 | 第21-22页 |
| ·统计特征 | 第22-24页 |
| ·统计特征与结构特征的结合 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 字符识别方法 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25-27页 |
| ·模板识别 | 第27-30页 |
| ·模板识别概述 | 第27-28页 |
| ·模板匹配识别字符 | 第28-30页 |
| ·神经网络识别 | 第30-37页 |
| ·人工神经网络概述 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络原理 | 第31-34页 |
| ·BP 神经网络 | 第34-35页 |
| ·BP 网络工作原理 | 第35-36页 |
| ·BP 神经网络识别字符 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 字符识别与分布式计算 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·Hadoop 系统 | 第40-46页 |
| ·HDFS | 第41-43页 |
| ·MapReduce[35] | 第43-46页 |
| ·分布式计算与字符识别 | 第46-51页 |
| ·分布式识别算法设计 | 第46-48页 |
| ·系统详细设计 | 第48-50页 |
| ·关键代码 | 第50-51页 |
| ·实验与分析 | 第51-54页 |
| ·环境搭配[37][38] | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文总结 | 第55页 |
| ·进一步的工作 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
