基于SOM的视频中人工文本检测方法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-16页
·课题背景及意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-14页
·论文的主要研究内容	第14页
·论文的组织结构	第14-16页
第2章 文本检测相关理论与技术	第16-34页
·文本检测方法概述	第16-18页
·边缘特征提取方法综述	第18-24页
·特征提取的原则	第19页
·基于边缘算子的特征提取方法	第19-24页
·SOM基本原理	第24-30页
·SOM简介	第25-26页
·SOM 的结构	第26-27页
·SOM的学习过程及学习算法	第27-29页
·分类器设计的原则和目标	第29-30页
·形态学基本理论	第30-33页
·二值形态学运算	第30-32页
·形态学常用算法	第32-33页
·本章小结	第33-34页
第3章有导师SOM分类器的设计与研究	第34-44页
·神经网络学习规则简介	第34-35页
·SOM的特点分析	第35-37页
·有导师SOM分类器的设计	第37-41页
·有导师SOM的结构	第37-39页
·有导师SOM的学习算法	第39-41页
·特征的选择与提取	第41-43页
·本章小结	第43-44页
第4章 有导师SOM分类器的性能分析	第44-64页
·样本向量的设计与样本集的获得	第44-45页
·非限定性人工文本区域的定位	第45-49页
·有导师SOM分类器的训练	第45-47页
·文本区域的初步定位	第47-49页
·文本区域的精确定位和后期处理	第49-54页
·目标文本区域的精确定位	第49-51页
·目标文本区域的后期处理	第51-54页
·有导师SOM的性能分析	第54-62页
·在简单分类问题中的性能分析	第54-58页
·在文本检测中的性能分析	第58-62页
·本章小结	第62-64页
结论	第64-66页
参考文献	第66-72页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第72-73页
致谢	第73页