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监控视频中的文字检测

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1. 监控视频中文字检测的研究背景和意义第11-12页
    1.2. 监控视频中文字检测的特点第12-13页
    1.3. 监控视频中文字分析的流程第13-14页
    1.4. 国内外研究现状及发展趋势第14-15页
    1.5. 本文的主要内容和章节安排第15-16页
第二章 监控视频中文字检测的方法第16-20页
    2.1. 单字检测第16-18页
        2.1.1. 基于滑动窗口的方法第16页
        2.1.2. 基于连通区域的方法第16-18页
        2.1.3. 结合时间域多帧处理的方法第18页
    2.2. 文字行构建第18-19页
    2.3. 本章小结第19-20页
第三章 基于 MSER 和 SWT 的单字检测第20-42页
    3.1. MSER 概述第20-24页
    3.2. MSER 提取第24-29页
        3.2.1. MSER 颜色通道选择第24-27页
        3.2.2. MSER 树修剪算法第27-29页
    3.3. SFT-TCD第29-34页
        3.3.1. SFT第29-32页
        3.3.2. TCD第32-34页
    3.4. 随机森林算法第34-38页
        3.4.1. 概述第34-36页
        3.4.2. 样本及参数选择第36-38页
    3.5. Meanshift-based Non-Maximum Suppression第38-40页
    3.6. 算法流程第40-41页
    3.7. 本章小结第41-42页
第四章 基于稳定文字行的文字行构建研究第42-56页
    4.1. 概述第42-43页
    4.2. 稳定文字行第43-52页
        4.2.1. 图模型第43-45页
        4.2.2. 多重阈值第45-48页
        4.2.3. 算法流程第48-52页
    4.3. 文字行评价第52-53页
    4.4. 后处理第53-55页
    4.5. 本章小结第55-56页
第五章 实验及分析第56-67页
    5.1. 实验对象和评价方法第56-59页
    5.2. 结果分析第59-66页
    5.3. 本章小结第66-67页
结论第67-69页
    全文总结第67页
    下一步工作第67-69页
参考文献第69-73页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74-75页
附件第75页

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