基於數字圖象處理的物流信息模式識別的研究論文(PDF 75頁)

1．2 課題研究內容
1．3數字圖像處理概述【1,21
1．3．1 數字圖像處理概念
1．3．2 數字圖像處理的特點
1．3．3 數字圖像處理方法
1．3．4 圖像處理技術的發展現狀
1．4 2 圖像識別問題
1．4 模式識別的係統構成【3-5】
1．4．1 識別係統構成
1．5圖像識別係統構成
1．6 本章小結
1．學習
1．引入動量項
2
2，1，2 矩技術研究的主要困難
2，每條輪廓線做上述同樣的變換，
2．1 矩技術研究概述
2．2 2 2不變矩定義
2．2 規則矩及矩不變量
2．2，4．3識別實驗
2．2．1 規則矩的定義
2．2．2矩不變量[1 3-1 41
2．2．3 不變矩改進算法
2．2．4應用不變矩方法對圖像的識別
2．2．4．2算法程序“”刪
2．3 本章小結
2．變尺度法
2．變換域法
3。1 A-r e,經網絡基本理論【孫251
3．1．1 神經網絡發展概況
3．1．2神經網絡的主要特點
3．1．3 神經網絡的學習方法
3．2 神經網絡用於模式識別的結構
3．3 1 神經元的基本特性和BP網絡模型【281
3．3 神經元的基本特性和BP網絡模型
3．3．2 BP神經網絡的算法
3．3．3 BP網絡算法改進‘29l
3．4 BP神經網絡識別實例
3．5 本章小結
3．變步長法
4，2．1 MATLAB語言特點介紹
4．1 字符識別技術概況
4．1，2字符識別的原理
4．1，4 當前的字符識別技術研究熱點
4．1．3 常用字符識別方法
4．2 3．2圖像分割和二值化
4．2 基於MATLAB軟件實現字符識別
4．2．3 6字符識別
4．2．3 字符識別具體實現
4．2．3．1圖像增強
4．2．3．3字符切割
4．2．3．4單個二值化字符的歸一化和細化
4．2．3．5字符特征的提取與選擇
4．2．4程序實現界麵
4．3實驗結果與分析
4．4 本章小結
5--3圖像識別界麵
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