导读:本文包含了表格自动识别及还原生成论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自动识别,特征,表格,神经网络,图象处理,凹凸,奇异。
表格自动识别及还原生成论文文献综述
黄瀚敏[1]（2003）在《智能型表格自动识别、还原与生成的实现研究》一文中研究指出本文在分析神经网络理论和图象处理及其特征提取理论的基础上，设计并实现了一种基于和经网络与特征提取相结合的表格自动识别及还原技术。对于表格线的提取、识别、还原与生成及字符自动化处理录入技术进行了深入的讨论，并通过实践证明了这是一门既有理论研究意义又有实用价值的新技术。 本文对人工神经网络理论进行了研究，探讨了网络形式及算法的选择、算法的实现、学习样本的收集、网络参数选择、BP算法缺陷、表格线提取、还原、生成及字符识别、还原生成等问题，并针对BP算法的缺陷提出了和实现了改进型BP算法，使网络学习效率提高，对不同人的不同字型字体有较强的鲁棒性，采用了基于链码特征和凹凸分布特征的方法来抽取字符特征。使用了建立奇异特征库的方法，较好地解决了部分特征不收敛的问题，提高神经网络的学习效率和分类能力。并在算法实现中运用了面向对象的方法，保证了大型系统软件的易维护性。西南计算机公司采用了以上算法，实用中获得了满意的效果，证明了该方法的有效性。(本文来源于《重庆大学》期刊2003-03-01）
表格自动识别及还原生成论文开题报告
表格自动识别及还原生成论文参考文献
[1].黄瀚敏.智能型表格自动识别、还原与生成的实现研究[D].重庆大学.2003