| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 汉字识别技术研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第18-26页 |
| 2.1 图像特征分析技术 | 第18-21页 |
| 2.1.1 数字图像特征概述 | 第18页 |
| 2.1.2 局部特征简介 | 第18-19页 |
| 2.1.3 尺度空间理论 | 第19-21页 |
| 2.2 基于内容的图像搜索技术 | 第21-23页 |
| 2.2.1 CBIR 原型介绍 | 第21-22页 |
| 2.2.2 相关评价准则 | 第22-23页 |
| 2.3 几何一致性分析技术 | 第23-25页 |
| 2.3.1 几何一致性约束原理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 变换矩阵估计算法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 汉字特征提取技术 | 第26-67页 |
| 3.1 特征点检测方法 | 第26-43页 |
| 3.1.1 Harris 算法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 MSER 算法 | 第28-30页 |
| 3.1.3 SIFT 算法 | 第30-36页 |
| 3.1.4 特征点检测综合评价 | 第36-43页 |
| 3.2 基于局部不变性的汉字特征描述 | 第43-54页 |
| 3.2.1 SIFT 局部特征描绘子 | 第43-44页 |
| 3.2.2 基于汉字形状信息和局部不变特征的描述子-SSIFT | 第44-48页 |
| 3.2.3 灰度差值统计描述算子（GSD） | 第48-50页 |
| 3.2.4 特征点匹配实验 | 第50-54页 |
| 3.3 汉字识别测试流程及实验结果分析 | 第54-66页 |
| 3.3.1 运行平台及开发工具 | 第54-55页 |
| 3.3.2 测试流程介绍 | 第55-58页 |
| 3.3.3 标准图库建立 | 第58-59页 |
| 3.3.4 测试结果与分析 | 第59-65页 |
| 3.3.5 由粗到精的筛选策略 | 第65-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 几何约束在汉字识别中的应用 | 第67-78页 |
| 4.1 基于局部特征的汉字识别存在的问题 | 第67-68页 |
| 4.2 图像间的几何变换模型 | 第68-70页 |
| 4.3 基于 Mean-shift 算法的几何约束方法在汉字识别中的应用 | 第70-77页 |
| 4.3.1 汉字识别中的几何约束流程介绍 | 第70-71页 |
| 4.3.2 k 近邻采样算法 | 第71-72页 |
| 4.3.3 Mean-shift 算法 | 第72-74页 |
| 4.3.4 高维向量相似性度量方法 | 第74-75页 |
| 4.3.5 实验结果分析 | 第75-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 结束语 | 第78-80页 |
| 5.1 主要结论 | 第78-79页 |
| 5.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第85页 |