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融合先验知识的场景文本识别应用研究

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融合先验知识的场景文本识别应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
  1.1 字符识别研究背景及研究意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状及分析第12-15页
    1.2.1 国内外研究现状第12-14页
      1.2.1.1 场景文本定位研究现状第12-13页
      1.2.1.2 场景文本识别研究现状第13-14页
    1.2.2 自然场景文字识别面临的挑战第14-15页
  1.3 字符识别流程第15-16页
    1.3.1 图像采集第15-16页
    1.3.2 图像预处理第16页
    1.3.3 特征提取第16页
    1.3.4 分类识别第16页
    1.3.5 数据输出第16页
  1.4 本文的主要工作与章节安排第16-18页
第二章 图像预处理第18-31页
  2.1 引言第18-19页
  2.2 彩色图像灰度化第19-20页
  2.3 灰度图像二值化第20-25页
    2.3.1 全局阈值法第21-23页
    2.3.2 局部阈值法第23-25页
  2.4 图像去噪第25-26页
  2.5 倾斜校正第26-30页
    2.5.1 倾斜角检测第26-28页
    2.5.2 图像矫正第28-30页
  2.6 本章小结第30-31页
第三章 基于特征的模板匹配算法设计第31-48页
  3.1 镜头畸变问题的提出第31-33页
    3.1.1 镜头成像原理第31-32页
    3.1.2 镜头畸变分类第32-33页
  3.2 模板匹配算法概述第33-36页
    3.2.1 基于灰度的模板匹配方法第33-35页
    3.2.2 基于特征的模板匹配方法第35-36页
  3.3 特征提取第36-38页
    3.3.1 边缘检测第36-37页
    3.3.2 连通域提取第37-38页
    3.3.3 连通域合并第38页
  3.4 模板分类器设计第38-47页
    3.4.1 匹配寻优策略第39-41页
    3.4.2 分类器性能优化第41-47页
  3.5 本章小结第47-48页
第四章 文本定位和文字识别第48-56页
  4.1 文本定位中问题的提出第48页
  4.2 文本定位流程第48-49页
  4.3 基于Adaboost分类器的文本定位算法改进第49-53页
    4.3.1 传统文本定位方法第49-50页
    4.3.2 Adaboost分类器算法分析第50-51页
    4.3.3 自适应搜索的检测窗扫描方法设计第51-53页
  4.4 字符识别第53-55页
  4.5 本章小结第55-56页
第五章 文字识别系统的实现第56-68页
  5.1 系统需求分析第56-57页
  5.2 系统总体框架第57-59页
    5.2.1 系统整体结构第57-58页
    5.2.2 Gearman分布式调度框架第58-59页
  5.3 开发环境搭建与配置第59-60页
  5.4 数据库设计第60-62页
  5.5 系统模块设计第62-67页
    5.5.1 图像获取模块第62-63页
    5.5.2 图像预处理模块第63页
    5.5.3 文字识别模块第63-64页
    5.5.4 结果展示模块第64-67页
  5.6 本章小节第67-68页
第六章 系统测试与结果分析第68-73页
  6.1 测试环境第68页
  6.2 功能测试第68-71页
  6.3 性能测试第71-72页
    6.3.1 响应时间测试第71页
    6.3.2 压力测试第71-72页
  6.4 本章小节第72-73页
第七章 总结与展望第73-75页
  7.1 总结第73页
  7.2 展望第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第81-82页

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