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支持向量机在汉字图象识别中的应用研究
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支持向量机在汉字图象识别中的应用研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-7页
致谢
第7-11页
第一章 绪论
第11-17页
· 汉字识别历史、现状及识别原理
第11-13页
· 汉字识别的特点和难点
第13-14页
· 汉字识别的发展趋势
第14-15页
· 本课题研究的意义及论文的内容
第15-17页
第二章 脱机手写体汉字图象的预处理
第17-22页
· 脱机手写体汉字图象灰度化
第17-18页
· 脱机手写体汉字图象二值化
第18-19页
· 常用的二值化方法介绍
第18页
· 脱机手写体汉字图象二值化方法
第18-19页
· 脱机手写体汉字图象的滤波
第19页
· 汉字图象的归一化
第19-22页
· 位置归一化
第20页
· 大小归一化
第20-22页
第三章 脱机手写体汉字图象的特征提取
第22-27页
· 手写体汉字图象笔划方向特征提取
第22-23页
· 手写体汉字笔划密度特征提取
第23-25页
· 手写体汉字粗网格特征提取
第25页
· 手写体汉字粗轮廓特征提取
第25-26页
· 脱机手写体汉字特征的多特征融合
第26-27页
第四章 脱机手写体汉字SVM分类器的理论与实现
第27-42页
· SVM分类器的理论背景
第27-28页
· 脱机手写体汉字识别的 SVM分类
第28-32页
· 脱机手写体汉字识别的 SVM分类定义
第28-29页
· 脱机手写体汉字识别 SVM分类的线形可分情形
第29-30页
· 脱机手写体汉字识别的线形不可分情形
第30-31页
· 脱机手写体汉字识别 SVM分类的非线形情形
第31-32页
· 脱机手写体汉字 SVM分类器的核函数选择与核参数确定
第32-36页
· 核函数选择
第32-35页
· 核参数的确定
第35-36页
· 脱机手写体汉字的支持向量机
第36-37页
· 脱机手写体汉字 SVM分类器多分类算法设计
第37-40页
· 脱机手写体汉字识别的1-a-r标准多分类算法
第37-39页
· 脱机手写体汉字识别的决策树多分类算法
第39页
· 本文脱机手写体汉字识别的1-a-1的多分类算法
第39-40页
· 脱机手写体汉字 SVM分类器识别的识别流程
第40-42页
第五章 识别实验与结果分析
第42-50页
· 实验条件
第42页
· 手写体汉字样本库的建立
第42-43页
· 图象预处理
第43-45页
· 手写体汉字图象特征提取
第45-46页
· 手写体汉字识别
第46-48页
· 手写体汉字识别结果与分析
第48-50页
第六章 总结与展望
第50-52页
· 总结
第50-51页
· 展望
第51-52页
参考文献
第52-55页
附录一
第55-60页
附录二
第60-62页
本篇论文共
62
页,
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。
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