基于正则极限学习机的冠字号码识别算法研究

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基于正则极限学习机的冠字号码识别算法研究

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基于正则极限学习机的冠字号码识别算法研究

论文目录
致谢	第1-7页
摘要	第7-8页
Abstract	第8-14页
· 绪论	第14-19页
· 课题研究的背景和意义	第14-15页
· 国内外研究的现状	第15-17页
· 国内研究的现状	第15-16页
· 国外研究的现状	第16-17页
· 本文研究的主要工作和内容	第17-19页
· 光学字符识别预处理算法研究与实现	第19-29页
· 彩色图像灰度化	第19页
· 图像平滑去噪声研究和实现	第19-23页
· 噪声的分类	第19-20页
· 噪声去除的方法	第20-23页
· 图像二值化	第23-25页
· 二值化算法	第23-25页
· 图像倾斜校正研究和实现	第25-28页
· 基于Hough变换的直线检测	第26-27页
· 基于最小二乘法的直线拟合倾斜校正	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
· 图像字符切分和特征提取	第29-41页
· 冠字号码区域的粗定位处理	第29-31页
· 垂直投影	第29-30页
· 水平投影	第30-31页
· 字符归一化处理	第31-32页
· 基于加权快速FCM算法图像分割算法	第32-36页
· 四分类相对离差系数	第32-33页
· FCM算法	第33-34页
· 实验结果和分析	第34-36页
· 特征提取	第36-40页
· 梯度特征提取	第36-37页
· 角点特征	第37-38页
· 十三点网格特征	第38-39页
· SURF特征提取	第39页
· 穿越特征	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
· 改进RELM在冠字号码识别中的应用	第41-48页
· ELM算法概述	第41页
· 遗传算法	第41-43页
· 正则极限学习机	第43-44页
· 基于遗传算法的正则极限机	第44-45页
· 实验结果和分析	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
· 总结和展望	第48-50页
· 工作总结	第48页
· 存在的问题	第48页
· 展望	第48-50页
参考文献	第50-53页
作者简历	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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