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基于深度學習的手寫漢字識別與美感評分

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基于深度學習的手寫漢字識別與美感評分
論文目錄
 
摘要第1-7頁
ABSTRACT第7-12頁
第一章 緒論第12-18頁
  1.1 研究背景與意義第12-13頁
  1.2 國內外研究現狀第13-15頁
    1.2.1 脫機手寫漢字識別研究現狀第13-14頁
    1.2.2 手寫體漢字美感分析研究現狀第14-15頁
  1.3 技術難點第15-16頁
  1.4 論文研究內容與結構安排第16-18頁
第二章 深度學習概述第18-30頁
  2.1 深度學習基本概念第18-19頁
  2.2 深度學習常用模型第19-26頁
    2.2.1 卷積神經網絡第19-22頁
    2.2.2 深度信念網絡第22-24頁
    2.2.3 棧式自編碼網絡第24-25頁
    2.2.4 循環神經網絡第25-26頁
  2.3 深度學習在圖像處理領域的應用第26-28頁
    2.3.1 物體分類第27頁
    2.3.2 目標檢測第27-28頁
  2.4 本章小結第28-30頁
第三章 手寫漢字檢測與識別第30-42頁
  3.1 引言第30頁
  3.2 手寫漢字檢測模型第30-35頁
    3.2.1 技術背景與技術難點第30-31頁
    3.2.2 模型特點第31頁
    3.2.3 Faster-RCNN第31-32頁
    3.2.4 細粒度候選區域連接檢測第32-33頁
    3.2.5 循環連接文本候選區域第33-34頁
    3.2.6 邊緣細化第34-35頁
    3.2.7 損失輸出與損失函數第35頁
  3.3 手寫漢字識別模型第35-40頁
    3.3.1 技術背景與現存問題第35-36頁
    3.3.2 模型特點第36頁
    3.3.3 GoogLeNet網絡第36-37頁
    3.3.4 HCCR-GoogLeNet網絡結構第37-39頁
    3.3.5 手寫漢字特征提取第39-40頁
  3.4 本章小結第40-42頁
第四章 手寫漢字美感評分第42-54頁
  4.1 引言第42頁
  4.2 漢字書寫美感評價一般標準第42-45頁
  4.3 基于相似度檢索策略的手寫漢字美感評分方法第45-50頁
    4.3.1 手寫漢字特征提取CNN網絡第45-47頁
    4.3.2 CNN網絡監督信號第47-48頁
    4.3.3 相似度檢索和美感評分方法第48-50頁
  4.4 基于CNN特征與結構特征的手寫漢字評分第50-52頁
    4.4.1 手寫漢字結構特征第50-51頁
    4.4.2 基于手寫漢字結構特征的美感評價第51頁
    4.4.3 手寫漢字CNN特征與結構特征美感評分結合第51-52頁
  4.5 本章小結第52-54頁
第五章 系統實現及實驗結果分析第54-66頁
  5.1 實驗數據集第54-55頁
  5.2 手寫漢字識別與美感評分系統第55-60頁
    5.2.1 手寫漢字檢測網絡第56-57頁
    5.2.2 圖片預處理第57-58頁
    5.2.3 手寫漢字識別網絡第58-59頁
    5.2.4 評分漢字篩選器第59-60頁
    5.2.5 手寫漢字美感評分第60頁
  5.3 實驗結果分析第60-64頁
    5.3.1 手寫漢字檢測效果分析第60-61頁
    5.3.2 手寫漢字識別效果分析第61-62頁
    5.3.3 手寫漢字美感評分效果分析第62-63頁
    5.3.4 系統整體效果分析第63-64頁
  5.4 本章小結第64-66頁
第六章 總結與展望第66-70頁
  6.1 工作總結第66-67頁
  6.2 研究展望第67-70頁
參考文獻第70-74頁
致謝第74-76頁
攻讀學位期間發表的學術論文目錄第76頁

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