声明
第1章 绪 论
1.1课题的研究背景与意义
1.2国内外研究现状
1.2.1 基于机器学习的阿拉伯手写体字符识别技术
1.2.2 基于深度学习的阿拉伯手写体字符识别技术
1.3现有研究存在的问题及分析
1.4论文的主要研究内容与创新点
1.5论文的组织结构与安排
第2章 相关理论知识
2.1阿拉伯手写体字符识别原理
2.2字符图像预处理
2.3字符图像特征提取
2.4字符识别分类算法
2.5深度学习基本思想
2.6神经网络原理
2.6.1 基本神经元原理
2.6.2 神经网络前向传播算法
2.6.3 神经网络反向传播算法
2.7本章小结
第3章 基于深度二值特征的阿拉伯手写字符识别方法
3.1引言
3.2提出的网络模型结构和算法原理
3.2.1 二值特征卷积神经网络
3.2.2 符号激活函数提取二值特征
3.3实验结果与分析
3.3.1 实验环境及数据集
3.3.2 实验结果分析
3.3.3 模型计算复杂度分析
3.4本章小结
第4章 基于深度残差网络和AM-SoftMax损失的阿拉伯手写体字符识别方法
4.1引言
4.2提出的网络模型结构和算法原理
4.2.1 提出的深度残差网络
4.2.2 AM-SoftMax损失函数
4.2.3 残差学习模型
4.2.4Batch Normalization层
4.3实验结果及分析
4.3.1 实验环境及数据集
4.3.2 实验分析
4.3.3 模型计算复杂度分析
4.4本章小结
第5章 阿拉伯手写体字符识别系统设计与实现
5.1系统框架与设计
5.1.1 系统采用的关键技术
5.1.2 系统整体框架设计
5.2识别效果
5.3识别结果与分析
5.4本章小结
总结和展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文
兰州理工大学;