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小类别无限制手写体汉字识别研究

1绪论第1-23页
   ·问题的提出第10-13页
   ·OCR系统处理的一般步骤第13-15页
     ·原始图像获取阶段第13页
     ·字符图像的预处理阶段第13-14页
     ·特征抽取阶段第14页
     ·分类识别阶段第14页
     ·后处理阶段第14-15页
   ·OCR方法分类第15-17页
     ·模板匹配法第15页
     ·统计决策法第15-16页
     ·句法结构法第16页
     ·模糊判决法第16页
     ·逻辑推理法第16-17页
     ·神经网络法第17页
     ·支持向量机方法第17页
   ·手写体汉字识别研究第17-20页
     ·脱机手写体汉字识别的特殊性第18-19页
     ·手写体汉字识别研究的意义第19-20页
     ·汉字识别理论与技术现状第20页
   ·本文研究工作概述第20-21页
   ·本文的内容安排第21-23页
2 手写体汉字识别中的预处理技术第23-39页
   ·二值化第23-25页
     ·整体阈值二值化第24-25页
     ·局部阈值二值化第25页
     ·动态阈值二值化第25页
   ·平滑第25-26页
   ·细化第26-27页
   ·规范化第27-38页
     ·线性规范化第27页
     ·非线性规范化第27-38页
   ·本章小结第38-39页
3 支票大写金额的印刷体与手写体辨识第39-48页
   ·预处理工作第39-42页
     ·印章的去除第40-41页
     ·去除噪音块第41-42页
   ·特征抽取第42-45页
     ·上下边界弯曲度特征第42-43页
     ·字符笔画宽度特征第43-44页
     ·连通域数目特征第44页
     ·横竖笔画特征第44-45页
   ·分类识别第45-46页
   ·实验结果与分析第46-47页
   ·本章小结第47-48页
4 基于模糊子笔画统计特征的手写体汉字识别第48-59页
   ·汉字笔画的特征信息分析第48-49页
   ·手写印刷体汉字的子笔画提取第49-51页
     ·字符像素点方向代码的标定第49-50页
     ·子笔画的抽取和子笔画点阵的生成第50-51页
     ·子笔画的调整第51页
   ·无限制手写体汉字的子笔画提取第51-54页
     ·字符像素点所属模糊子笔画的求取第52-53页
     ·模糊子笔画的调整第53-54页
   ·基于模糊子笔画的统计特征第54-58页
     ·模糊网格第54-55页
     ·模糊子笔画边缘点属性特征第55-57页
     ·字符的模糊子笔画统计特征第57页
     ·实验结果第57-58页
   ·本章小结第58-59页
5 高维特征下快速近邻法的定位点选择第59-65页
   ·最近邻分类器第59-60页
   ·快速搜索近邻法第60-61页
   ·高维特征下快速近邻法的定位点选择第61-62页
   ·树搜索算法流程第62-64页
   ·实验结果与分析第64页
   ·结论第64-65页
6 一个基本的后督支票自动处理系统第65-84页
   ·银行后督支票自动处理的应用和功能第65-69页
     ·应用系统的结构组织第67-68页
     ·后督自动处理流程第68-69页
   ·支票的前期处理第69-71页
     ·支票定位和版面分割第69-71页
   ·大写金额图像的二值化第71-73页
     ·问题分析第71页
     ·去除底纹第71-72页
     ·提取大写金额的有效区间第72页
     ·印章污染的去除第72-73页
   ·小写金额图像的二值化第73-74页
   ·手写体大写金额的处理第74-75页
   ·手写体小写金额的处理第75-82页
     ·手写体小写金额的分割第75-77页
     ·手写体阿拉伯数字识别方案第77页
     ·基于轮廓分段特征的手写体数字识别方法第77-79页
     ·基于笔画归正模板的识别方法第79-82页
     ·手写体数字单字识别的实验结果第82页
     ·小写金额的整体处理及实验结果第82页
   ·本章小结第82-84页
结束语第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-96页
附录第96页

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