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基于卷积神经网络的自然场景文本识别系统

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基于卷积神经网络的自然场景文本识别系统
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-22页
  1.1 引言第9页
  1.2 课题背景及研究意义第9-11页
  1.3 国内外研究现状第11-20页
    1.3.1 文本识别研究现状第11-14页
    1.3.2 深度学习研究现状第14-17页
    1.3.3 卷积神经网络研究现状第17-20页
  1.4 本文主要内容及章节安排第20-22页
第2章 文本识别系统需求分析及系统概要设计第22-27页
  2.1 文本识别系统的需求分析第22-23页
    2.1.1 系统组成第22-23页
    2.1.2 系统各个模块功能需求第23页
  2.2 系统概要设计第23-26页
    2.2.1 系统框架图第23-24页
    2.2.2 系统各个模块处理流程第24-26页
  2.3 本章小结第26-27页
第3章 文本图像的合成及其预处理第27-39页
  3.1 文本图像的合成第27-33页
    3.1.1 自然场景下文本的特点第27-29页
    3.1.2 合成与自然场景相似的文本图像第29-33页
  3.2 图像预处理第33-38页
    3.2.1 图像预处理相关算法介绍第33-37页
    3.2.2 图像预处理流程第37-38页
  3.3 本章小结第38-39页
第4章 文本的检测及识别第39-52页
  4.1 引言第39页
  4.2 文本检测模块的详细设计第39-45页
    4.2.1 卷积神经网络分类器的设计第39-41页
    4.2.2 后处理模块的设计第41-45页
  4.3 文本识别模块的详细设计第45-50页
    4.3.1 基于滑动窗口的字符分隔第45-46页
    4.3.2 卷积神经网络的详细设计第46-47页
    4.3.3 文本识别第47-50页
  4.4 实验结果第50-51页
  4.5 本章小结第51-52页
结论第52-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第57-59页
致谢第59页

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