| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 名片识别的背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 应用现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本系统的简介 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究工作和内容安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 本文研究工作 | 第13页 |
| 1.4.2 本文内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 名片识别系统设计及开发环境 | 第15-22页 |
| 2.1 设计目标 | 第15页 |
| 2.2 系统结构设计 | 第15-17页 |
| 2.2.1 系统网络结构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 系统软件体系结构 | 第16-17页 |
| 2.3 开发运行环境搭建 | 第17-20页 |
| 2.3.1 tornado web 框架 | 第17-18页 |
| 2.3.2 OpenCV 库 | 第18-19页 |
| 2.3.3 Tesseract 安装 | 第19-20页 |
| 2.4 返回文件格式设计 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 名片图片预处理 | 第22-32页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 彩色图像灰度化 | 第22-23页 |
| 3.3 灰度图像二值化 | 第23-26页 |
| 3.4 图像去噪处理 | 第26-28页 |
| 3.5 图像倾斜校正 | 第28-30页 |
| 3.5.1 常用图像倾斜校正方法 | 第28-29页 |
| 3.5.2 基于顶点链编码的快速倾斜校正方法 | 第29-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于 tesseract-ocr 引擎的名片字符识别 | 第32-45页 |
| 4.1 tesseract-ocr 简介 | 第32-34页 |
| 4.1.1 tesseract-ocr 处理步骤 | 第32-33页 |
| 4.1.2 多语言支持 | 第33-34页 |
| 4.1.3 字符库训练 | 第34页 |
| 4.2 中英文名片字符识别 | 第34-37页 |
| 4.2.1 名片字符识别需求 | 第34-35页 |
| 4.2.2 Tesseract 识别名片字符 | 第35-37页 |
| 4.3 字符库训练 | 第37-43页 |
| 4.3.1 生成训练图片 | 第37-38页 |
| 4.3.2 生成 box 文件 | 第38-40页 |
| 4.3.3 生成 tr 训练文件 | 第40页 |
| 4.3.4 生成 unicharset 数据文件 | 第40页 |
| 4.3.5 创建字体属性文件 | 第40-41页 |
| 4.3.6 生成中间文件 | 第41-42页 |
| 4.3.7 增加常用字符表 | 第42页 |
| 4.3.8 合成 traineddata 文件 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 名片信息分类 | 第45-55页 |
| 5.1 引言 | 第45-46页 |
| 5.2 常见名片信息分类算法 | 第46-48页 |
| 5.2.1 基于语法模式识别的信息分类 | 第46-47页 |
| 5.2.2 基于版面信息的分类 | 第47-48页 |
| 5.3 混合信息分类算法设计 | 第48-53页 |
| 5.3.1 基于语义的关键词匹配 | 第48-51页 |
| 5.3.2 名片版面分析 | 第51页 |
| 5.3.3 名片信息校正 | 第51-52页 |
| 5.3.4 名片信息输出 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 系统测试 | 第55-62页 |
| 6.1 引言 | 第55-56页 |
| 6.1.1 系统测试环境 | 第55-56页 |
| 6.1.2 系统测试方法 | 第56页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第56-59页 |
| 6.2.1 字符识别准确性测试 | 第56-58页 |
| 6.2.2 名片信息分类测试 | 第58-59页 |
| 6.3 系统性能测试 | 第59-61页 |
| 6.3.1 响应时间测试 | 第59-60页 |
| 6.3.2 压力测试 | 第60-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-63页 |
| 本文工作总结 | 第62页 |
| 不足及展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |