基于CNN的手写数字识别与试卷管理系统设计

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基于CNN的手写数字识别与试卷管理系统设计

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基于CNN的手写数字识别与试卷管理系统设计

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 课题背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-12页
1.3 论文研究成果	第12-13页
1.4 论文结构安排	第13-14页
第二章试卷图像处理	第14-34页
2.1 引言	第14-15页
2.2 试卷分割	第15-16页
2.3 图像增强	第16-18页
2.4 倾斜校正	第18-25页
2.4.1 彩色图像灰度化	第18-19页
2.4.2 边缘检测	第19-22页
2.4.3 Hough变换检测直线	第22-24页
2.4.4 倾斜校正	第24-25页
2.5 手写体数字分割	第25-31页
2.5.1 手写体分数区域提取	第25-29页
2.5.2 形态学处理	第29-30页
2.5.3 手写体数字分割	第30-31页
2.6 手写体数字归一化	第31页
2.7 实验结果与分析	第31-33页
2.8 本章小结	第33-34页
第三章手写体数字识别	第34-48页
3.1 引言	第34-35页
3.2 卷积神经网络	第35-37页
3.2.1 网络结构	第35-36页
3.2.2 网络训练	第36-37页
3.3 基于残差网络的手写体数字识别	第37-43页
3.3.1 激活函数	第37-39页
3.3.2 残差网络	第39-40页
3.3.3 基于残差网络的手写体数字识别模型	第40-43页
3.3.4 损失函数	第43页
3.3.5 实现细节	第43页
3.4 实验结果与分析	第43-47页
3.4.1 数据集	第43-45页
3.4.2 评测指标	第45页
3.4.3 结果分析	第45-47页
3.5 本章小结	第47-48页
第四章试卷分数自动识别系统	第48-58页
4.1 引言	第48页
4.2 需求分析	第48-50页
4.2.1 系统的功能性需求	第48-49页
4.2.2 系统的非功能性需求	第49-50页
4.3 系统技术方案	第50-52页
4.3.1 Flask框架	第50-51页
4.3.2 Qt Creator	第51页
4.3.3 前端和后端的交互	第51-52页
4.4 试卷分数自动识别系统设计	第52-57页
4.4.1 数据输入模块	第53页
4.4.2 图像处理模块	第53页
4.4.3 模型预测模块	第53页
4.4.4 结果输出模块	第53-54页
4.4.5 试卷分数自动识别系统	第54-57页
4.5 本章小结	第57-58页
第五章总结与展望	第58-60页
5.1 本文总结	第58页
5.2 未来工作展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-66页
攻读学位期间取得的研究成果	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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