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数字视频中文本的提取方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第1-7页
英文摘要第7-12页
1 序言第12-27页
   ·选题背景及意义第12-13页
   ·文本提取系统的组成第13-14页
   ·国内外研究现状第14-19页
     ·文本定位第15-17页
     ·文本跟踪第17-18页
     ·文本的增强与分割第18-19页
   ·基础理论第19-25页
     ·支持向量机基础理论第19-23页
     ·小波变换基础理论第23-25页
   ·研究内容及结构安排第25-27页
2 文本定位算法的研究第27-47页
   ·引言第27页
   ·文字定位算法原理第27-34页
     ·灰度形态学提取边缘原理第27-29页
     ·基于形态学与小波分析的边缘提取第29-31页
     ·基于文本像素密度的文本定位方法第31-34页
   ·文字行确认第34-42页
     ·特征分析第34-39页
     ·特征选择与分类器参数优化第39-42页
   ·实验结果与分析第42-45页
 本章小结第45-47页
3 基于视频文本跟踪的增强与分割算法第47-68页
   ·引言第47-49页
   ·特征点集合提取第49-51页
     ·Canny 边缘提取第49-50页
     ·边缘特征角点提取第50-51页
   ·图像文本跟踪算法研究第51-57页
     ·Hausdorff 距离度量第52-56页
     ·基于Hausdorff 距离的图像跟踪算法第56-57页
   ·基于多帧的视频文本增强与分割算法第57-64页
     ·文本极性判断第58-62页
     ·文本增强与分割算法第62-64页
   ·实验与分析第64-67页
 本章小结第67-68页
4 基于视音频特征和文本信息的新闻视频故事场景分割第68-88页
   ·引言第68-71页
     ·镜头边界检测第68-69页
     ·关键帧提取第69页
     ·逻辑单元分割第69-71页
   ·基于音视频特征和文本信息的新闻视频故事景分割第71-84页
     ·新闻标题字幕检测第71-72页
     ·镜头检测第72-73页
     ·基于标题文本的镜头合并第73页
     ·基于结构特征与语音识别的新闻故事分割算法第73-84页
   ·实验结果与分析第84-87页
 本章小节第87-88页
5 交通标识牌文字提取研究第88-106页
   ·引言第88-90页
   ·交通标识牌定位研究第90-96页
     ·基于主元分析的图像特征提取第91-93页
     ·径向基神经网络的原理简介第93-95页
     ·候选区域的筛选第95-96页
   ·仿射处理第96-99页
   ·标识牌文字定位与提取第99-102页
   ·实验与分析第102-104页
 本章小结第104-106页
6 结论与展望第106-109页
参考文献第109-120页
致谢第120-121页
个人简历第121-122页
在学期间第一作者发表的学术论文第122页
在学期间从事的科研项目第122页

 
 
论文编号BS2820,这篇论文共122
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