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基于计算机视觉的手写输入法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·研究背景和意义第12页
   ·手写输入法研究现状及趋势第12-13页
   ·本研究简介第13-15页
   ·本论文的主要工作第15-18页
第2章 图像采集第18-30页
   ·VFW 的方法第18-21页
     ·VFW 组成结构第18-20页
     ·VFW 视频捕获方法第20-21页
   ·DirectShow 的方法第21-25页
     ·DirectShow 组成结构第21-23页
     ·DirectShow 主要COM 接口第23-25页
   ·图像采集程序的实现第25-28页
     ·获得视频输入Filter第25-26页
     ·视频预览第26-27页
     ·图像采集第27-28页
   ·本章小结第28-30页
第3章 手写字体合成第30-46页
   ·“笔”的制作第30-31页
   ·“笔头”的识别第31-34页
     ·字体图像预处理第31-32页
     ·根据颜色识别第32-33页
     ·“笔头”的预识别第33-34页
   ·书写开始与结束的识别第34-36页
     ·色彩笔书写开始结束的识别第35-36页
     ·发光笔书写开始结束的识别第36页
   ·有效笔画和无效笔画的识别第36-38页
     ·色彩笔书写时有效和无效笔画的识别第37页
     ·发光笔书写时有效和无效笔画的识别第37-38页
   ·手写字体合成第38-40页
     ·书写过程的相关信息记录第38页
     ·字体合成的基本思想第38-40页
   ·聚类算法的应用第40-43页
     ·层次聚类算法应用第40-41页
     ·K 均值聚类算法应用第41-42页
     ·基于距离阈值的聚类算法应用第42-43页
   ·字体合成算法优化第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第4章 手写字体识别第46-58页
   ·手写字体识别简介第46-47页
   ·HMM 模型简介第47-51页
     ·HMM 模型的基本思想第47-49页
     ·HMM 模型的估值问题第49页
     ·HMM 模型的解码问题第49-50页
     ·HMM 模型的学习训练第50-51页
   ·HMM 在联机手写汉字识别中的应用第51-54页
     ·笔段编码第51-52页
     ·HMM 模型的训练和识别第52-53页
     ·初始模型选取第53-54页
   ·识别系统的实现第54-57页
     ·系统构成第54页
     ·手写文字预处理第54-55页
     ·粗分类的方法第55-56页
     ·HMM 分类识别第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 输入法实现第58-70页
   ·Windows 平台上的输入法设计原理第58-65页
     ·IMM-IME 输入法的组成第58-60页
     ·IMM-IME 工作过程第60-63页
     ·IMM-IME 相关消息第63-65页
   ·基于IMM-IME 的输入法具体的实现步骤第65-67页
     ·创建动态链接库第65页
     ·开关输入法编辑器时进行的初始化操作第65-66页
     ·切换窗口时输入法上下文的操作第66页
     ·响应用户的输入第66-67页
   ·基于WM_IME_CHAR 消息的简易输入法设计第67-69页
     ·实现方法简介第67-69页
     ·程序效果第69页
   ·本章小结第69-70页
第6章 总结与展望第70-72页
   ·论文总结第70-71页
   ·未来展望第71-72页
参考文献第72-74页
攻读学位期间发表的学术论文第74-75页
致谢第75-76页
大摘要第76-80页

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