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第一章引 言
1.1汉字识别的背景与意义
1.2汉字识别的分类
1.2.1联机汉字识别(On-line Character Recognition)
1.2.2脱机汉字识别(Off-line Character Recognition)
1.3脱机手写汉字识别的发展历史与成果
1.4脱机手写汉字识别的一般流程
1.4.1预处理
1.4.2特征提取
1.4.3识别
1.5脱机手写汉字识别中存在的问题与困难
1.6当前的研究热点
1.7论文的主要工作与内容安排
第二章汉字识别方法综述
2.1汉字归一化方法综述
2.2汉字的细化方法综述
2.3汉字识别特征提取方法综述
2.3.1基于结构的特征提取
2.3.2基于统计的特征提取
2.4汉字的识别方法综述
2.4.1模板匹配方法
2.4.2人工神经网络方法(ANN)
2.4.3隐含马尔可夫模型(HMM)
2.4.4支持向量机
第三章仿生模式识别与多权值神经元网络原理
3.1仿生模式识别(Biomimetic Pattern Recognition,BPR)原理简介
3.2仿生模式识别的数学工具—高维空间几何分析理论
3.2.1神经元的多维空间几何对应
3.2.2高维空间几何的基本分析方法与定理证明
3.3仿生模式识别的实现方式—多权值神经元人工神经网络
3.4本章小结
第四章一种基于结构和统计相结合的特征提取方法
4.1汉字的预处理
4.1.1边缘检测
4.1.2图像归一化
4.2基于方向码和模糊网格的特征提取
4.2.1四方向码子图分解
4.2.2模糊网格构造
4.2.3模糊网格特征提取
4.3识别比较
4.3.1最近邻法原理
4.3.2实验结果
4.4本章小结
第五章基于仿生模式识别的手写体汉字识别
5.1基于仿生模式识别的手写汉字识别方法实现
5.2支持向量机(SVM)用于手写汉字识别
5.3实验结果与分析
5.4本章小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2对进一步工作的展望。
6.3结束语
参考文献
附录
致谢
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