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文本中数学公式定位与识别算法研究与实现

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文本中数学公式定位与识别算法研究与实现
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-19页
  1.1 研究背景和意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-15页
  1.3 数学公式识别难点第15-17页
  1.4 论文工作描述第17-18页
  1.5 本文结构第18-19页
2 图像预处理第19-33页
  2.1 图像灰度化第19-20页
  2.2 去噪第20-23页
    2.2.1 中值滤波第20-21页
    2.2.2 均值滤波第21-22页
    2.2.3 自适应中值滤波第22-23页
  2.3 图像二值化第23-24页
  2.4 倾斜校正第24-28页
    2.4.1 HOUGH变换第25-26页
    2.4.2 RADON变换第26-27页
    2.4.3 倾斜校正结果第27-28页
  2.5 图像细化和毛刺去除第28-32页
    2.5.1 常见细化算法第28-30页
    2.5.2 改进HILDITCH细化算法第30-31页
    2.5.3 图像毛刺去除第31-32页
  2.6 本章小结第32-33页
3 文本中数学公式定位算法第33-43页
  3.1 文本图像版面分析第33-36页
  3.2 公式定位方法及存在问题第36-37页
  3.3 基于投影法的数学公式定位算法第37-41页
  3.4 实验结果及分析第41-42页
  3.5 本章小结第42-43页
4 数学公式符号分割算法第43-53页
  4.1 投影法第44-46页
  4.2 改进连通域法第46-49页
  4.3 实验结果及分析第49-51页
  4.4 本章小结第51-53页
5 数学公式符号特征提取和识别算法第53-69页
  5.1 特征提取第54-57页
  5.2 分类器设计第57-66页
    5.2.1 模板匹配法第58-60页
    5.2.2 BP神经网络第60-62页
    5.2.3 SVM第62-66页
  5.3 相似字符二次分类第66-67页
  5.4 实验结果及分析第67-68页
  5.5 本章小结第68-69页
6 总结与展望第69-71页
  6.1 本文工作总结第69-70页
  6.2 存在问题及展望第70-71页
参考文献第71-75页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第75-79页
学位论文数据集第79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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