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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,点击这进入下载页面
 
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