| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-35页 |
| ·手写体汉字OCR概述 | 第14-22页 |
| ·汉字OCR的意义 | 第14-15页 |
| ·OCR系统处理的一般步骤 | 第15-17页 |
| ·手写体汉字OCR的过程原理和方法 | 第17-22页 |
| ·手写汉字识别在金融票据处理和信息检索中的应用 | 第22-25页 |
| ·在金融票据处理领域的应用 | 第22-23页 |
| ·在信息检索与信息过滤领域的应用 | 第23-25页 |
| ·论文研究内容及内容安排 | 第25-29页 |
| ·研究工作的指导思路 | 第25-26页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第26-29页 |
| 参考文献 | 第29-35页 |
| 第二章 基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基于非线性归一化的训练样本生成 | 第36页 |
| ·基于余弦整型变换的训练样本生成 | 第36-44页 |
| ·总体思路 | 第36-37页 |
| ·余弦整形变换 | 第37-41页 |
| ·训练样本的选择 | 第41-44页 |
| ·实验结果 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 第三章 基于非线性归一化的特征抽取 | 第49-74页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·Bayes分类方法 | 第50-52页 |
| ·用于汉字图像预处理的归一化方法 | 第52-61页 |
| ·弹性网格特征抽取方法 | 第61-64页 |
| ·基于非线性归一化的加权动态网格特征抽取方法 | 第64-67页 |
| ·实验结果 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 第四章 PCA与LDA在手写汉字特征压缩中的应用 | 第74-84页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·使用PCA和LDA的特征压缩 | 第75-79页 |
| ·使用PCA进行特征压缩 | 第75-77页 |
| ·使用LDA进行特征压缩 | 第77-79页 |
| ·实验结果 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 第五章 马氏距离分类器的优化 | 第84-92页 |
| ·引言 | 第84-86页 |
| ·马氏距离分类器 | 第86页 |
| ·渐进的马氏距离计算方法 | 第86-90页 |
| ·马氏距离的计算 | 第86-87页 |
| ·马氏距离的渐进式计算 | 第87-89页 |
| ·实验结果 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90页 |
| 参考文献 | 第90-92页 |
| 第六章 OCR在图像信息检索与图像信息过滤领域的应用 | 第92-99页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·OCR在图像信息检索与图像信息过滤中的应用 | 第93-96页 |
| ·针对文本图像检索和过滤的预处理 | 第94-95页 |
| ·文字图像特征抽取 | 第95页 |
| ·串模式匹配 | 第95-96页 |
| 本章小结 | 第96页 |
| 参考文献 | 第96-99页 |
| 总结与展望 | 第99-102页 |
| 发表的学术论文 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103页 |