基于区域梯度统计分析与卷积神经网络的条码定位算法研究

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基于区域梯度统计分析与卷积神经网络的条码定位算法研究

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基于区域梯度统计分析与卷积神经网络的条码定位算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
第一章引言	第13-19页
· 条码定位算法的研究意义	第13-15页
· 条码识别技术的历史和现状	第15页
· 本文的研究内容及结构安排	第15-18页
· 现有条码识读装置与研究难点分析	第15-17页
· 本文主要工作	第17页
· 研究内容及本文结构安排	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第二章条码定位技术概述	第19-29页
· 一维、二维条码特点比较	第19-20页
· 常见条码样式介绍	第20-21页
· 实验条码简介	第21-23页
· 线性条形码 (Linear Code)	第21-22页
· PDF417码（PDF417 Code）	第22页
· 线性堆叠码（Linear×Linear code）	第22页
· 线性PDF堆叠码（Linear×PDF417 code）	第22-23页
· 条码定位算法概述	第23-24页
· 条码定位算法研究现状	第24-28页
· 条码定位的时域分析法	第24-26页
· 条码定位的频域分析方法	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章基于图像处理的定位算法	第29-51页
· 基于图像算法思路	第29-30页
· 基于图像算法主体流程	第30-31页
· 图像预处理	第31-33页
· 灰度化	第31-32页
· 边缘梯度计算	第32-33页
· 区域梯度统计分析	第33-36页
· 条纹粗定位	第36-42页
· 区域块一次合并	第37-38页
· 一次合并遍历规则	第38-40页
· 区域块二次合并	第40-42页
· 条纹精确定位	第42-49页
· 线性码	第43-45页
· PDF417码	第45-47页
· 线性堆叠码	第47-48页
· 线性PDF堆叠码	第48-49页
· 本章小结	第49-51页
第四章卷积神经网络CNN	第51-67页
· 特征学习与CNN	第51-53页
· 神经网络	第53-57页
· 神经元模型	第54页
· 神经网络模型	第54-56页
· 反向传播算法	第56-57页
· 深度学习网络	第57-61页
· 自编码网络	第58-59页
· 逐层贪婪训练	第59-61页
· 卷积神经网络	第61-66页
· 卷积	第61-63页
· 池化	第63-64页
· 网络结构	第64-66页
· 本章小结	第66-67页
第五章深度学习框架CAFFE	第67-73页
· CAFFE简介	第67-68页
· CAFFE特点	第68-69页
· 现有学习框架比较	第69页
· CAFFE框架的结构	第69-71页
· Blob	第70页
· Layer	第70页
· Net	第70-71页
· CAFFE应用	第71-72页
· 本章小结	第72-73页
第六章实验结果与分析	第73-81页
· 基于图像处理的定位算法	第73-76页
· 基于卷积神经网络的定位算法	第76-80页
· 实验网络结构	第76-77页
· PDF417码	第77-78页
· 线性码	第78-80页
· 本章小结	第80-81页
第七章总结与展望	第81-83页
· 论文总结	第81-82页
· 展望	第82-83页
参考文献	第83-86页
致谢	第86-87页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文	第87-89页

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