离线手写签名识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·手写体汉字签名识别概述 | 第9-11页 |
| ·中文离线签名识别研究存在的问题 | 第11-12页 |
| ·离线汉字签名识别的研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·离线签名识别技术的应用前景 | 第14页 |
| ·本文的工作及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 汉字图像预处理 | 第16-22页 |
| ·平滑去噪处理 | 第16-17页 |
| ·二值化处理 | 第17页 |
| ·细化处理 | 第17-19页 |
| ·轮廓提取 | 第19-20页 |
| ·规范化操作 | 第20-22页 |
| 第3章 签名图像特征提取 | 第22-31页 |
| ·形状特征提取 | 第22-27页 |
| ·连通片数的计算 | 第23页 |
| ·网孔数计算 | 第23页 |
| ·签名的宽度与高度比 | 第23-24页 |
| ·签名的有效宽高比 | 第24-25页 |
| ·黑点面积与总面积比 | 第25页 |
| ·签名的矩特征提取 | 第25-27页 |
| ·纹理特征提取 | 第27-30页 |
| ·倾斜向量特征 | 第27页 |
| ·灰度直方图特征 | 第27-29页 |
| ·图像重笔道特征 | 第29-30页 |
| ·笔划密度特征提取 | 第30-31页 |
| 第4章 基于神经网络的识别方法 | 第31-39页 |
| ·人工神经网络原理 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的构成 | 第32-33页 |
| ·BP 神经网络的特点 | 第33-35页 |
| ·多神经网络分类器组合的特点 | 第35-39页 |
| 第5章 实验条件及结果分析 | 第39-48页 |
| ·实验评价指标 | 第39页 |
| ·实验条件及数据采集 | 第39-41页 |
| ·主要的实验方法 | 第41-46页 |
| ·结果分析与性能评价 | 第46-48页 |
| 第6章 总结及改进 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |