基于图像匹配的汉字识别系统研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 汉字识别技术研究与分析 | 第14-29页 |
| 2.1 汉字识别分类 | 第14页 |
| 2.2 汉字识别系统 | 第14-17页 |
| 2.3 预处理模块 | 第17-18页 |
| 2.4 识别模块 | 第18-23页 |
| 2.4.1 结构模式识别方法 | 第18-19页 |
| 2.4.2 统计模式识别方法 | 第19-21页 |
| 2.4.3 统计与结构相结合的识别方法 | 第21页 |
| 2.4.4 人工神经网络方法 | 第21-22页 |
| 2.4.5 建立系统的字典和匹配抉择 | 第22-23页 |
| 2.5 后处理 | 第23页 |
| 2.6 目前汉字识别系统的衡量标准，难点和不足 | 第23-28页 |
| 2.6.1 汉字识别系统的衡量标准 | 第23-25页 |
| 2.6.2 汉字识别系统的难点 | 第25-27页 |
| 2.6.3 目前汉字识别系统的不足 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于图像匹配的汉字识别系统设计 | 第29-44页 |
| 3.1 设计思想 | 第29-30页 |
| 3.2 基于图像匹配的汉字识别系统架构 | 第30-32页 |
| 3.2.1 架构定义 | 第30-31页 |
| 3.2.2 模块简述 | 第31-32页 |
| 3.3 主要模块算法基础 | 第32-43页 |
| 3.3.1 特征提取模块算法基础 | 第32-39页 |
| 3.3.2 高维向量索引模块算法 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于图像匹配的汉字识别系统的实现 | 第44-63页 |
| 4.1 图像自动生成模块的实现 | 第44-46页 |
| 4.2 特征提取模块的实现 | 第46-48页 |
| 4.3 高维向量索引模块的实现 | 第48-50页 |
| 4.4 相似性匹配模块的实现 | 第50-52页 |
| 4.5 测试样例 | 第52-54页 |
| 4.6 实验验证 | 第54-58页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第54-55页 |
| 4.6.2 测试设计 | 第55-58页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 4.7.1 第一类实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 4.7.2 第二类实验结果与分析 | 第59页 |
| 4.7.3 第三类实验结果与分析 | 第59-60页 |
| 4.7.4 系统特性分析 | 第60-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-66页 |
| 5.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70-73页 |
| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第73页 |
