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基于深度神经网络的形变中文文档矫正研究
 
     论文目录
 
摘要第8-10页
abstract第10-11页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-18页
        1.2.1 平面文档变形矫正第14-16页
        1.2.2 扭曲文档变形矫正第16-18页
    1.3 本文的主要工作与内容安排第18-20页
第2章 字符定位与预处理第20-42页
    2.1 字符定位算法第20-29页
        2.1.1 mser算法定义第21-23页
        2.1.2 mser算法实现第23-25页
        2.1.3 非极大值抑制算法第25-26页
        2.1.4 字符合并及定位结果第26-29页
    2.2 字符分类算法第29-34页
        2.2.1 支持向量机简介第30-31页
        2.2.2 字符特征提取第31-32页
        2.2.3 svm训练样本生成第32-33页
        2.2.4 分类实验结果及分析第33-34页
    2.3 字符定位结果预处理第34-41页
        2.3.1 行索引信息添加第35-37页
        2.3.2 字符间距调整第37-40页
        2.3.3 字符补全第40-41页
    2.4 本章小结第41-42页
第3章 基于深度神经网络的矫正第42-85页
    3.1 矫正算法第42-44页
        3.1.1 平面文档逆向矫正第43-44页
        3.1.2 扭曲文档逆向矫正第44页
    3.2 深度神经网络第44-48页
        3.2.1 深度神经网络简介第44-45页
        3.2.2 keras介绍第45-46页
        3.2.3 参数选取第46-48页
    3.3 深度神经网络数据集生成第48-58页
        3.3.1 透视投影原理第49-52页
        3.3.2 平面文档深度神经网络数据集第52-53页
        3.3.3 扭曲文档深度神经网络数据集第53-58页
    3.4 深度神经网络训练第58-70页
        3.4.1 平面文档深度神经网络第58-64页
        3.4.2 扭曲文档深度神经网络第64-70页
    3.5 深度神经网络测试第70-84页
        3.5.1 平面文档参数估计和鲁棒性测试第71-77页
        3.5.2 扭曲文档参数估计和鲁棒性测试第77-84页
    3.6 本章小结第84-85页
第4章 实验结果与分析第85-92页
    4.1 测试方案第85-86页
    4.2 矫正结果及分析第86-90页
    4.3 本章小结第90-92页
第5章 总结与展望第92-94页
    5.1 论文总结第92-93页
    5.2 研究展望第93-94页
参考文献第94-99页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作第99-100页
致谢第100页

 
 
论文编号BS4084991,这篇论文共100
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