文字识别技术 上PDF电子书下载

目 录 1

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页数 1

第一章掩膜匹配 1

1.1光学掩膜匹配 1

1.2使用摸拟灰度的电子掩膜匹配 7

1.3数字灰度 10

1.4电流最大化 17

1.5管窥掩膜 19

1.6 负加权 22

2.1可见模式到电模式的转换 26

第二章文字识别予处理 26

2.2二进制化 33

2.3排齐 39

2.4平滑、边线检测和细化 47

第三章线性技术 56

3.1 识别分类 56

3.2最小误差Bayes分类 57

3.3统计独立 59

3.4高斯分布 62

3.5互相关 66

3.6线性判别式函数 69

3.7固定增量 73

3.8模式误差 80

3.9二分法 85

3.10 Karhunen-Loeve展开 98

第四章分段线性技术、位势法和随机逼近 102

4.1 分段线性判别式函数 102

4.2直观地确定子分类 103

4.3最邻近方法 104

4.4 Firschein和Fischler方法 105

4.5分段线性固定增量过程 108

4.6 位势法 109

4.7模式识别中的随机逼近 118

第五章多项式判别式和N倍法 120

5.1最小二乘逼近 120

5.2最大似然n倍法 126

5.3 Bledsoe和Browning方法 130

5.4多项判别式函数 136

5.5使用信息判据的自动选择 138

5.6移位窥孔掩膜系统 144

第六章布尔函数和序贯决策 147

6.1布尔函数 147

6.2使用布尔函数的识别系统 156

6.3不完全确定的布尔函数 165

6.4使用数值函数实现布尔函数 166

6.5非数值序贯识别 172

6.6判决决定方法 183

7.2分区特征 188

第七章特征法 188

7.1 引言 188

7.3图示技术 200

7.4顺序检测特征 223

7.5关于特征的讨论 241

7.6交叉计数方法 252

目 录 259

（下） 259

页数 259

第八章 前后关系技术、语言学技术和矩阵技术 259

8.1 前后关系 259

8.2 场景分析 264

8.3图语法 268

8.4合成分析 287

8.5迭代矩阵技术 290

第九章系数分析 301

9.1 高阶矩 301

9.2条缝扫描技术 304

9.3付里叶变换 311

9.4使用付里叶光学的模式识别 319

9.5 自相关 335

第十章学习法 340

10.1非控制性学习 340

10.2特征的自动确定 344

10.3关系系统 349

10.4学习的交换 374

10.5相联存贮器 376

10.6 自动模式识别的科学基础 381

第十一章 离散变量模式识别问题的分类器设计 388

11.1变量的类型 388

11.2处理离散变量的各种方法 389

11.3基本事件 390

11.4事件的产生 395

11.5基本事件理论的应用 399

11.6应用举例 401

第十二章 以文字识别的心理学为基础的特征选择 406

12.1关于字符的理论 408

12.2试验研究 411

12.3结论 422

第十三章模糊集合 424

13.1 基本定义 424

13.2模糊集合的代数运算 428

13.3在文字识别中的应用 429

13.4抽象和模式分类 431

第十四章汉字识别方法 438

14.1印刷体汉字识别方法 438

14.2手写体汉字识别方法 448

14.3在线识别 452

主要参考文献 458