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基于多语言模型融合的鲁棒手写后处理方法
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基于多语言模型融合的鲁棒手写后处理方法
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第1章 绪论
第9-17页
1.1 课题来源
第9页
1.2 课题研究的目的及意义
第9-10页
1.3 国内外相关技术发展现状
第10-15页
1.3.1 移动平台下手写输入法的发展现状
第10-12页
1.3.2 手写汉字识别技术研究现状
第12-14页
1.3.3 连续手写后处理技术研究现状
第14-15页
1.4 本文的主要研究内容
第15-16页
1.5 章节的组织结构
第16-17页
第2章 连续手写输入法的相关技术
第17-28页
2.1 引言
第17-18页
2.2 联机手写单字符识别
第18-20页
2.2.1 预处理
第18页
2.2.2 特征提取
第18-19页
2.2.3 分类识别
第19-20页
2.3 连续手写汉字后处理
第20-26页
2.3.1 基于规则的后处理方法
第21页
2.3.2 基于传统语言模型的后处理方法
第21-25页
2.3.3 基于神经网络语言模型后处理方法
第25-26页
2.4 本章小结
第26-28页
第3章 连续手写汉字后处理鲁棒性方法
第28-45页
3.1 引言
第28页
3.2 传统手写后处理方法和问题
第28-30页
3.2.1 传统手写输入法存在的问题
第28-30页
3.2.2 传统后处理方法遇到的问题
第30页
3.3 相关算法的选择与优化
第30-34页
3.3.1 路径选择算法优化
第30-33页
3.3.2 平滑算法选择
第33-34页
3.4 鲁棒双向启发语言模型手写后处理
第34-37页
3.4.1 双向启发简单排序
第34-36页
3.4.2 双向启发逐个汉字重排序
第36-37页
3.5 鲁棒跳跃语言模型手写后处理
第37-41页
3.5.1 鲁棒跳跃语言模型的提出
第37-38页
3.5.2 简单跳跃模型
第38-40页
3.5.3 跳跃统计模型
第40页
3.5.4 路径跳跃后重打分
第40-41页
3.6 深度神经网络手写后处理
第41-44页
3.7 本章小结
第44-45页
第4章 iOS平台下连续手写输入法实现
第45-53页
4.1 iOS平台简介
第45-46页
4.2 手写输入法的特点和功能
第46-47页
4.3 输入法系统的架构
第47-50页
4.3.1 iOS输入法框架
第47-48页
4.3.2 手写字符模块
第48-49页
4.3.3 编辑修改字符模块
第49-50页
4.3.4 输入法核心系统模块
第50页
4.4 核心算法的调用
第50-52页
4.4.1 手写体切分的实现
第50页
4.4.2 手写体识别的实现
第50-51页
4.4.3 鲁棒语言模型后处理的实现
第51-52页
4.4.4 系统性能优化
第52页
4.5 本章小结
第52-53页
第5章 系统评测对比实验
第53-62页
5.1 引言
第53页
5.2 实验数据
第53-55页
5.2.1 文本语料数据
第53-54页
5.2.2 联机手写数据
第54-55页
5.3 鲁棒语言模型性能评测
第55-60页
5.3.1 实验目的
第56-57页
5.3.2 实验对比
第57-59页
5.3.3 实验结果分析
第59-60页
5.4 输入法性能评测
第60-62页
5.4.1 基本性能评测
第60-61页
5.4.2 输入法性能评测分析
第61-62页
结论
第62-63页
参考文献
第63-69页
致谢
第69页
本篇论文共
69
页,
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。
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