卷积深度置信网络在文本识别中的应用研究



卷积深度置信网络在文本识别中的应用研究

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卷积深度置信网络在文本识别中的应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-18页
1.1 研究背景与意义	第8-9页
1.2 相关技术及研究现状	第9-15页
1.2.1 自然场景图像中文本识别的困难	第9-10页
1.2.2 现有自然场景文本检测的方法	第10-12页
1.2.3 现有文本识别的方法	第12-14页
1.2.4 深度学习的研究现状	第14-15页
1.3 本文的研究内容	第15-16页
1.4 本文组织结构	第16-18页
2 最大稳定极值区域的文本定位	第18-24页
2.1 最大稳定极值区域算法概念	第18页
2.2 最大稳定极值区域算法基本思想	第18-19页
2.3 最大稳定极值区域算法的实现	第19-20页
2.4 最大稳定极值区域算法的文本定位流程	第20-22页
2.4.1 对MSER的边缘增强	第20-21页
2.4.2 笔画宽度变换的实现	第21页
2.4.3 文本区域组合	第21-22页
2.5 本章小结	第22-24页
3 深度学习的相关理论	第24-34页
3.1 深度学习理论	第24页
3.2 深度学习常见模型	第24-30页
3.2.1 卷积神经网络	第24-25页
3.2.2 受限玻尔兹曼机	第25-29页
3.2.3 深度置信网络	第29-30页
3.3 分类器	第30-33页
3.3.1 支持向量机	第30-32页
3.3.2 Softmax分类器	第32-33页
3.4 本章小结	第33-34页
4 卷积深度置信网络的自然场景文本识别	第34-42页
4.1 卷积深度置信网络的相关介绍	第34-37页
4.1.1 卷积受限波尔兹曼机	第34-35页
4.1.2 卷积深度置信网络	第35-37页
4.2 卷积深度置信网络的文本特征提取	第37-38页
4.2.1 卷积深度置信网络的文本识别过程	第37页
4.2.2 卷积深度置信网络的特征提取	第37-38页
4.3 自然场景文本识别的流程	第38-40页
4.4 自然场景文本识别方法实例化	第40-41页
4.5 本章小结	第41-42页
5 实验与分析	第42-52页
5.1 实验平台	第42页
5.2 实验模型参数	第42页
5.3 实验数据集与评价协议	第42-44页
5.3.1 ICDAR2011数据集	第43页
5.3.2 SVT数据集	第43-44页
5.4 实验数据及结果分析	第44-51页
5.4.1 文本检测的实验结果	第44-45页
5.4.2 文本识别的实验结果	第45-46页
5.4.3 影响因素的分析	第46-51页
5.5 本章小结	第51-52页
6 总结与展望	第52-54页
6.1 总结	第52页
6.2 展望	第52-54页
致谢	第54-56页
参考文献	第56-62页
附录	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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