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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉的印章识别系统设计与实现
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基于机器视觉的印章识别系统设计与实现
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 研究工作的背景与意义第11-14页
        1.1.1 印章与信用身份第11页
        1.1.2 当前信用身份犯罪态势第11-12页
        1.1.3 相关典型案例第12-13页
        1.1.4 银行业务与司法鉴定的相关需求第13页
        1.1.5 研究的意义和价值第13-14页
    1.2 国内外相关研究回顾第14-18页
        1.2.1 印章伪造现状第14-16页
        1.2.2 印章防伪现状第16页
        1.2.3 印章检验现状第16页
        1.2.4 印章识别难点第16-17页
        1.2.5 印章识别算法研究第17-18页
    1.3 本文的主要贡献与创新第18页
    1.4 本论文的结构安排第18-20页
第二章 印章识别基础知识第20-34页
    2.1 印章识别的相关知识第20-22页
        2.1.1 传统的图像识别及印章识别技术第20-21页
        2.1.2 印章的主动识别技术第21-22页
        2.1.3 印章的被动识别技术第22页
    2.2 图像处理知识第22-33页
        2.2.1 图像噪声及去除第22-23页
        2.2.2 图像灰度化第23-24页
        2.2.3 二值化第24-26页
        2.2.4 边缘提取第26-27页
        2.2.5 色彩空间模型第27-29页
        2.2.6 图像分割第29-32页
        2.2.7 形态学方法第32-33页
    2.3 本章小结第33-34页
第三章 多相印章识别方法研究第34-66页
    3.1 印章提取分割第34-36页
        3.1.1 基于RGB模型的印章提取分割第34-35页
        3.1.2 基于HSI模型的印章提取分割第35-36页
    3.2 印章图像去噪第36-38页
    3.3 印章书写线处理第38-39页
    3.4 基于几何特征的印章识别第39-42页
        3.4.1 霍夫变换检测圆第40页
        3.4.2 最小二乘法拟合圆第40-42页
    3.5 基于局部特征的印章识别第42-52页
        3.5.1 尺度不变特征转换(SIFT)算法第43-47页
        3.5.2 单应性矩阵第47-48页
        3.5.3 RANSAC算法第48-49页
        3.5.4 基于网格化概率分布统计匹配算法第49-52页
    3.6 基于文字细节特征的印章识别第52-59页
        3.6.1 环形文字矩阵化第52页
        3.6.2 方向投影法第52-54页
        3.6.3 豪斯多夫距离第54-56页
        3.6.4 基于模板匹配印章文字比对算法第56-59页
    3.7 投票组合规则第59-60页
    3.8 多相印章识别方法第60-65页
    3.9 小结第65-66页
第四章 基于深度孪生网络的印章识别第66-74页
    4.1 卷积神经网络第66-68页
    4.2 深度孪生网络第68-69页
    4.3 基于深度孪生网络的印章识别方法第69-73页
    4.4 小结第73-74页
第五章 印章识别系统设计实现第74-86页
    5.1 系统设计和开发需求第74-75页
    5.2 系统架构图及业务流程框架第75-76页
        5.2.1 系统架构图第75页
        5.2.2 业务流程框架第75-76页
    5.3 印章识别系统各分系统实现第76-85页
        5.3.1 系统主窗口模块第77页
        5.3.2 印章图像采集模块第77-78页
        5.3.3 样本印章图像查找模块第78页
        5.3.4 验印模块第78-80页
        5.3.5 复核模块第80-81页
        5.3.6 印章管理模块第81-85页
    5.4 小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-87页
    6.1 本文研究总结第86页
    6.2 后续工作展望第86-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-93页

 
 
论文编号BS4573264,这篇论文共93
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