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联机手写识别的规整化研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-17页
   ·课题来源第9页
   ·研究目的与意义第9-10页
   ·相关领域研究状况第10-15页
     ·字符识别的分类与发展第10-12页
     ·手写识别相关技术第12-14页
     ·规整化技术的发展第14-15页
   ·研究内容第15-16页
   ·章节组织第16-17页
第2章 技术背景第17-35页
   ·脱机规整化第17-22页
     ·线性规整化第17-19页
     ·非线性规整化第19-20页
     ·伪二维线性规整化第20-22页
   ·联机规整化第22-25页
     ·当前的联机规整化第22-23页
     ·当前联机规整化的局限性第23-25页
   ·常用特征第25-32页
     ·脱机特征第25-31页
     ·联机特征第31-32页
   ·常用识别方法第32-34页
     ·适用分类器第32页
     ·改进的二次判别函数第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 改进的联机规整化第35-45页
   ·联机规整化的处理任务第35页
   ·笔迹规整化第35-37页
   ·字形规整化第37-39页
     ·局部规整第38页
     ·全局规整第38-39页
   ·笔顺规整化第39-42页
     ·笔顺相关和笔顺无关第39-40页
     ·笔顺规整实现第40-42页
   ·笔画规整化第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第4章 系统实现第45-58页
   ·脱机识别改进与实现第45-50页
     ·基于方向特征的脱机识别改进第45-47页
     ·脱机识别实现第47-50页
   ·联机字符转脱机识别第50-55页
     ·联机样本库HIT-OR3C第50-51页
     ·HIT-OR3C 导出格式第51-53页
     ·HIT-OR3C 上的联机转脱机识别第53-55页
   ·联机规整识别第55-57页
     ·联机规整识别实现第55-56页
     ·HIT-OR3C 上的联机规整识别实验第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 实验结果与分析第58-63页
   ·规整化对字形的影响第58-60页
     ·MCBA 规整与LDPI 规整第58-59页
     ·一维规整与二维规整第59-60页
   ·规整化对特征的影响第60-61页
     ·梯度特征第60页
     ·灰度特征第60页
     ·笔画特征第60-61页
   ·不同特征的识别效果比较第61-62页
   ·脱机识别与联机规整识别比较第62页
   ·本章小结第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士期间发表的论文第68-70页
致谢第70页

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