基于深度模型的手写字体书写顺序恢复方法研究

目录

声明

第一章前言

§1.1 研究背景与意义

§1.2 国内外研究现状

§1.2.1 基于传统方法的书写顺序恢复

§1.2.2 基于深度模型方法的书写顺序恢复

§1.3 本文研究内容及贡献

§1.4 本文组织结构

第二章手写字体预处理与深度模型相关技术

§2.1 在线手写字体预处理

§2.1.1 手写字体的表示

§2.1.2 在线手写字体关键点提取

§2.2 静态手写体图像预处理

§2.2.1 图像二值化

§2.2.2 图像骨架提取

§2.2.3 手写体笔画片段提取

§2.3 手写字体数据集及其处理

§2.4 深度神经网络学习模型

2.4.1 卷积神经网络模型

2.4.2 循环神经网络模型

§2.5 本章小结

第三章基于端点概率和热力图的手写体笔画恢复方法

§3.1 算法整体框架

§3.2 基于端点概率预测的手写体笔画恢复网络

§3.2.1 基于端点概率的笔画顺序预测流程

§3.2.2 网络模型训练样本生成

§3.2.3 网络模型结构

§3.2.4 算法流程

§3.3基于热力图的手写体笔画恢复网络

§3.3.1 基于热力图的笔画顺序预测流程

§3.3.2 网络模型样本生成

§3.3.3 网络模型结构

§3.2.4 算法流程

§3.4 算法实验结果与分析

§3.4.1 实验配置

§3.4.2 实验结果和分析

§3.4 本章小结

第四章书写顺序恢复系统设计与实现

§4.1 书写顺序恢复系统的整体设计

§4.1.1 书写顺序恢复系统整体设计流程

§4.1.2 书写顺序恢复系统模块设计

§4.2 手写体书写顺序恢复测试

§4.2.1 书写顺序恢复系统测试结果

§4.2.2 书写顺序恢复系统测试分析

§4.3 本章小结

第五章总结与展望

§5.1 总结

§5.2 展望

参考文献

致谢

作者攻读硕士期间相关科研情况