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基于卷积神经网络的街景门牌号码识别

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基于卷积神经网络的街景门牌号码识别
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 绪论第7-13页
  · 研究背景及意义第7页
  · 国内外研究现状第7-10页
    · 深度学习第7-8页
    · 卷积神经网络第8-9页
    · 字符识别第9-10页
  · 主要工作和内容安排第10-13页
第2章 相关理论基础第13-19页
  · 卷积神经网络第13-15页
    · 卷积神经网络结构第13-14页
    · 卷积神经网络的训练过程第14-15页
  · 支持向量机第15-17页
    · 线性最优分类超平面第15-16页
    · 线性不可分的分类问题第16页
    · 核函数及其本质第16-17页
    · 支持向量机多分类问题第17页
  · 小结第17-19页
第3章 基于街景门牌号码的图像预处理第19-29页
  · SVHN数据集第19-20页
  · 图像预处理第20-22页
    · 图像预处理第21页
    · 灰度化处理的常用方法第21-22页
  · 基于街景门牌号码的图像预处理第22-26页
    · 方法设计第22-23页
    · 实验结果与性能分析第23-26页
  · 小结第26-29页
第4章 基于卷积神经网络的街景门牌号码识别第29-41页
  · 原始网络模型第29-30页
  · 改进CNN模型第30-32页
  · 基于卷积神经网络的街景门牌号码识别第32-33页
    · 方法设计第32-33页
    · 主要步骤第33页
  · 实验结果与性能分析第33-37页
    · 预处理方法测试第33-34页
    · 识别方法的有效性实验第34-35页
    · 识别率分析第35-37页
  · 基于卷积神经网络的街景门牌号码识别演示软件第37-39页
    · 软件设计第37-38页
    · 软件界面与功能实现第38-39页
  · 小结第39-41页
第5章 总结与展望第41-43页
  · 总结第41-42页
  · 展望第42-43页
参考文献第43-47页
致谢第47-49页
攻读硕士学位期间的研究成果第49页

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