| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究问题与相关工作 | 第13-14页 |
| ·研究目标与贡献 | 第14-15页 |
| ·论文组织 | 第15-16页 |
| 第2章 书法重现相关研究综述 | 第16-42页 |
| ·文字识别 | 第17-22页 |
| ·结构化的表示方法 | 第19-20页 |
| ·统计-结构模型表示 | 第20-21页 |
| ·统计表示方法 | 第21-22页 |
| ·文字分类 | 第22-24页 |
| ·粗分类 | 第22-23页 |
| ·结构匹配 | 第23-24页 |
| ·图像细化 | 第24-26页 |
| ·剪枝处理 | 第26-27页 |
| ·笔顺提取 | 第27-32页 |
| ·成熟商业软件在书画领域的应用 | 第32-33页 |
| ·水墨画领域的应用现状 | 第33-36页 |
| ·书法领域的应用现状 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 书法文字结构分析 | 第42-49页 |
| ·书法字形 | 第42页 |
| ·汉字的组成方式 | 第42-43页 |
| ·文字结构分析算法 | 第43-48页 |
| ·算法约束 | 第44页 |
| ·算法实现 | 第44-46页 |
| ·算法实例 | 第46-47页 |
| ·算法测试结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于平滑度的笔顺提取 | 第49-59页 |
| ·背景 | 第49-50页 |
| ·算法约束 | 第50-52页 |
| ·算法基本思想 | 第52-54页 |
| ·算法描述 | 第54-55页 |
| ·算法实例说明 | 第55-56页 |
| ·算法测试 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 基于粒子滤波的笔顺提取 | 第59-77页 |
| ·粒子滤波 | 第59-67页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·状态空间模型的表示和滤波器 | 第60-61页 |
| ·蒙特卡洛采样(Monte Carlo Sampling) | 第61-62页 |
| ·贝叶斯重要性采样(Bayesian Importance Sampling) | 第62-63页 |
| ·顺序的重要性采样(Sequential Importance Sampling(SIS)) | 第63-64页 |
| ·粒子集的退化和重采样(Resampling) | 第64-65页 |
| ·粒子滤波算法的描述 | 第65-67页 |
| ·基于粒子滤波的跟踪 | 第67页 |
| ·CCM模型 | 第67-76页 |
| ·子笔划/部首和笔段 | 第68页 |
| ·中文书法字体的特征提取 | 第68-72页 |
| ·搜索过程 | 第72-73页 |
| ·实验结果 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 书法重现系统及其在数字化图书馆中的应用 | 第77-94页 |
| ·书法重现系统体系结构 | 第77页 |
| ·预处理模块 | 第77-78页 |
| ·数据库中的存储结构 | 第78-79页 |
| ·客户端播放模块 | 第79-82页 |
| ·重现过程的算法实现 | 第82-84页 |
| ·系统在门户中的应用 | 第84-86页 |
| ·系统运行动态演示 | 第86-89页 |
| ·系统运行结果静态演示 | 第89-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第7章 总结与展望 | 第94-96页 |
| ·结论 | 第94-95页 |
| ·展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-108页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研情况 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 作者简历 | 第110页 |
