印刷体新傣泐文字符识别方法研究

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印刷体新傣泐文字符识别方法研究

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印刷体新傣泐文字符识别方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
引言	第8-12页
1.1 选题背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-10页
1.2.1 图像获取与预处理	第9页
1.2.2 字符切分	第9-10页
1.2.3 字符识别	第10页
1.3 BP神经网络研究概况	第10-11页
1.4 卷积神经网络(CNN)研究概况	第11页
1.5 本文的内容安排	第11-12页
第二章人工神经网络及误差反向传播算法	第12-20页
2.1 人工神经网络	第12-14页
2.2 误差反向传播算法	第14-20页
2.2.1 概述	第14页
2.2.2 有教师学习系统	第14-15页
2.2.3 BP算法原理	第15页
2.2.4 误差梯度下降法	第15-17页
2.2.5 BP算法的缺陷	第17-20页
第三章深度学习与卷积神经网络	第20-26页
3.1 深度学习(DEEP LEARNING)	第20-22页
3.1.1 人脑视觉机理	第20-21页
3.1.2 深度学习基本思想	第21页
3.1.3 关于特征	第21-22页
3.2 卷积神经网络(CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS)	第22-26页
3.2.1 CNN的网络结构	第22-24页
3.2.2 CNN参数	第24-26页
第四章傣文图像预处理与切分	第26-34页
4.1 图像的获取	第26-28页
4.2 图像预处理	第28-30页
4.2.1 二值化处理	第28-29页
4.2.2 霍夫变换图像倾斜矫正	第29-30页
4.3 字符切分	第30-34页
4.3.1 行切分	第30-31页
4.3.2 词切分	第31页
4.3.3 字切分	第31-34页
第五章分类器设计	第34-48页
5.1 数据集选择	第34-35页
5.2 分类器概念	第35-36页
5.3 基于BP神经网络分类器设计	第36-42页
5.3.1 特征向量提取	第36-39页
5.3.2 输入数据预处理	第39-40页
5.3.3 分类器参数设计	第40-41页
5.3.4 训练过程与结果	第41-42页
5.4 基于CNN的分类器设计	第42-45页
5.4.1 数据预处理	第43-44页
5.4.2 网络结构设计	第44页
5.4.3 网络训练参数	第44-45页
5.4.4 训练结果	第45页
5.5 BP和CNN对比	第45-48页
第六章实验结果及结论	第48-50页
6.1 结果	第48页
6.1.1 基于BP神经网络分类识别	第48页
6.1.2 基于CNN分类识别	第48页
6.2 结果分析	第48-49页
6.3 结论	第49-50页
展望	第50-52页
参考文献	第52-54页
致谢	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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