基于神经网络的压印字符识别系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及目的 | 第8页 |
| ·字符识别发展现状 | 第8-9页 |
| ·字符识别的常用方法 | 第9-11页 |
| ·基于模板匹配的字符识别方法 | 第10页 |
| ·基于统计特征的字符识别方法 | 第10页 |
| ·基于结构特征的字符识别方法 | 第10-11页 |
| ·基于神经网络的字符识别方法 | 第11页 |
| ·压印字符识别现状及存在的难点 | 第11-13页 |
| ·压印字符的特点 | 第11页 |
| ·压印字符识别现状 | 第11-12页 |
| ·压印字符识别的难点 | 第12-13页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 压印字符图像采集系统设计 | 第14-23页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·系统结构及硬件构成 | 第14-21页 |
| ·压印字符识别系统基本结构 | 第14-15页 |
| ·主要的硬件构成 | 第15-18页 |
| ·系统照明方案 | 第18-19页 |
| ·照明方式分类 | 第19-20页 |
| ·压印字符照明方案 | 第20-21页 |
| ·实验验证 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 压印字符定位及分割算法研究 | 第23-36页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·字符定位方法 | 第23-24页 |
| ·基于数学形态学与连通域的定位方法 | 第23页 |
| ·基于边缘信息的定位方法 | 第23页 |
| ·基于纹理信息的定位方法 | 第23-24页 |
| ·基于直方图投影的定位方法 | 第24页 |
| ·基于模板匹配的字符定位方法 | 第24-32页 |
| ·压印字符特征 | 第24-26页 |
| ·模板匹配算法 | 第26-29页 |
| ·基于模板匹配的单字符定位算法 | 第29-32页 |
| ·实验研究 | 第32页 |
| ·字符分割算法 | 第32-35页 |
| ·图像分割简介 | 第33-34页 |
| ·Otsu算法 | 第34-35页 |
| ·实验验证 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 字符识别算法研究 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·BP神经网络字符识别 | 第36-44页 |
| ·BP神经网络 | 第36-43页 |
| ·实验验证 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络及结构特征字符识别 | 第44-47页 |
| ·算法构成 | 第44-46页 |
| ·实验验证 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结及展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
