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卷积神经网字符识别算法研究

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卷积神经网字符识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-22页
  1.1 字符识别研究背景与意义第14-15页
  1.2 字符识别研究发展现状第15-17页
    1.2.1 字符识别技术的发展历程第15页
    1.2.2 传统字符识别过程第15-16页
    1.2.3 字符识别的研究难点第16-17页
  1.3 深度学习和浅层学习第17-19页
  1.4 基于卷积神经网字符识别技术的现状第19-20页
  1.5 本文主要工作及结构安排第20-22页
    1.5.1 主要工作第20页
    1.5.2 本文结构安排第20-22页
第二章 卷积神经网理论第22-37页
  2.1 人工神经网络理论第22-30页
    2.1.1 人工神经网络基本结构第22-24页
    2.1.2 神经网络delta学习规则第24-26页
    2.1.3 BP反向传播算法第26-30页
  2.2 卷积神经网理论第30-36页
    2.2.1 卷积神经网字符识别模型结构第30-31页
    2.2.2 局部连接和权值共享第31-34页
    2.2.3 下采样池化第34-35页
    2.2.4 卷积神经网的训练第35-36页
  2.3 本章小结第36-37页
第三章 基于MNIST和LeNet-5 的卷积神经网性能分析第37-49页
  3.1 MNIST数据集第37-38页
  3.2 LeNet-5 经典CNN结构第38-40页
  3.3 卷积神经网识别性能分析第40-48页
    3.3.1 滤波器组数目对比分析第40-42页
    3.3.2 滑动窗口尺度对比分析第42-43页
    3.3.3 池化方式对比实验分析第43-45页
    3.3.4 非线性激活函数逼近分析第45-46页
    3.3.5 正则化方法对比实验分析第46-48页
  3.4 本章小结第48-49页
第四章 基于CNN的脱机手写汉字多级特征提取特征分析第49-64页
  4.1 实验数据第49-52页
    4.1.1 CASIA-HWDB1.1 数据集第49-50页
    4.1.2 实验数据预处理第50-52页
      4.1.2.1 直方图均衡第50-51页
      4.1.2.2 尺度线性归整化第51-52页
      4.1.2.3 样本扩展第52页
  4.2 实验平台-caffe开源框架第52-53页
  4.3 单级特征提取结构第53-55页
  4.4 多级特征提取第55-63页
    4.4.1 卷积层多级特征提取第55-58页
    4.4.2 池化层多级特征提取第58-61页
    4.4.3 深层和浅层特征提取第61-63页
  4.5 多级特征提取模型第63页
  4.6 本章小结第63-64页
第五章 基于支持向量机的多特征融合卷积神经网识别第64-84页
  5.1 相似手写汉字数据第64-65页
  5.2 手写汉字CNN特征提取第65-67页
  5.3 手写汉字统计学习特征提取第67-73页
    5.3.1 二维多尺度Gabor特征第67-70页
    5.3.2 Gradient特征第70-73页
  5.4 基于支持向量机的相似汉字分类第73-78页
    5.4.1 SVM分类器第74-76页
    5.4.2 基于统计特征与SVM的汉字分类第76页
    5.4.3 基于CNN-SVM的汉字分类第76-78页
  5.5 基于支持向量机的相似汉字分类第78-82页
    5.5.1 多特征串行融合第78-79页
    5.5.2 PCA降维第79-80页
    5.5.3 多特征与SVM相结合第80-82页
  5.6 本章小结第82-84页
第六章 总结和展望第84-86页
  6.1 工作总结第84页
  6.2 展望第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-91页
攻读硕士学位期间取得的成果第91-92页

本篇论文共92页,点击这进入下载页面
 
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