| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文贡献 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 2 相关研究与技术综述 | 第14-22页 |
| ·书法字图像特征表达 | 第14-16页 |
| ·SSC算法 | 第16-17页 |
| ·高维数据索引算法 | 第17-18页 |
| ·汉字识别相关研究 | 第18-19页 |
| ·Android平台相关技术 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于GIST-SSC的特征编码书法字书体识别算法 | 第22-34页 |
| ·简介 | 第22页 |
| ·算法总体框架 | 第22-23页 |
| ·GIST特征提取 | 第23-25页 |
| ·SSC训练 | 第25-26页 |
| ·SSC编码 | 第26页 |
| ·二进制特征匹配与书体识别 | 第26-27页 |
| ·实验 | 第27-33页 |
| ·数据集 | 第27-28页 |
| ·训练集规模测试 | 第28-29页 |
| ·二元编码长度测试 | 第29-30页 |
| ·MD距离测试 | 第30-31页 |
| ·Gabor特征与GIST特征对比 | 第31页 |
| ·识别错误分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于SIFT-KNN的特征过滤书法字书体识别算法 | 第34-46页 |
| ·简介 | 第34页 |
| ·算法总体框架 | 第34-35页 |
| ·建立SIFT特征库 | 第35-36页 |
| ·SIFT特征点过滤 | 第36-37页 |
| ·SIFT特征点分类 | 第37-38页 |
| ·用K近邻算法进行书体预测 | 第38-39页 |
| ·K近邻查询速率优化 | 第39页 |
| ·实验 | 第39-45页 |
| ·近邻个数测试 | 第39-40页 |
| ·最小置信因子测试 | 第40-41页 |
| ·算法时间性能测试 | 第41-42页 |
| ·与基于相似性敏感编码的书体识别算法的对比实验 | 第42-44页 |
| ·与其他书体识别方法的对比实验 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 GIST-SSC算法在Android平台汉字识别中的应用 | 第46-61页 |
| ·简介 | 第46页 |
| ·系统框架 | 第46-47页 |
| ·建立汉字图像库 | 第47-48页 |
| ·基于JNI的GIST特征提取 | 第48-50页 |
| ·基于SSC的特征码压缩 | 第50-52页 |
| ·特征码匹配及汉字识别 | 第52-53页 |
| ·测试分析 | 第53-59页 |
| ·用户界面 | 第53-56页 |
| ·性能测试 | 第56-58页 |
| ·识别正确率测试 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简历 | 第69页 |
