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基于CNN的手写数字识别与试卷管理系统设计

论文目录
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
 1.1 课题背景及意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-12页
 1.3 论文研究成果第12-13页
 1.4 论文结构安排第13-14页
第二章 试卷图像处理第14-34页
 2.1 引言第14-15页
 2.2 试卷分割第15-16页
 2.3 图像增强第16-18页
 2.4 倾斜校正第18-25页
  2.4.1 彩色图像灰度化第18-19页
  2.4.2 边缘检测第19-22页
  2.4.3 Hough变换检测直线第22-24页
  2.4.4 倾斜校正第24-25页
 2.5 手写体数字分割第25-31页
  2.5.1 手写体分数区域提取第25-29页
  2.5.2 形态学处理第29-30页
  2.5.3 手写体数字分割第30-31页
 2.6 手写体数字归一化第31页
 2.7 实验结果与分析第31-33页
 2.8 本章小结第33-34页
第三章 手写体数字识别第34-48页
 3.1 引言第34-35页
 3.2 卷积神经网络第35-37页
  3.2.1 网络结构第35-36页
  3.2.2 网络训练第36-37页
 3.3 基于残差网络的手写体数字识别第37-43页
  3.3.1 激活函数第37-39页
  3.3.2 残差网络第39-40页
  3.3.3 基于残差网络的手写体数字识别模型第40-43页
  3.3.4 损失函数第43页
  3.3.5 实现细节第43页
 3.4 实验结果与分析第43-47页
  3.4.1 数据集第43-45页
  3.4.2 评测指标第45页
  3.4.3 结果分析第45-47页
 3.5 本章小结第47-48页
第四章 试卷分数自动识别系统第48-58页
 4.1 引言第48页
 4.2 需求分析第48-50页
  4.2.1 系统的功能性需求第48-49页
  4.2.2 系统的非功能性需求第49-50页
 4.3 系统技术方案第50-52页
  4.3.1 Flask框架第50-51页
  4.3.2 Qt Creator第51页
  4.3.3 前端和后端的交互第51-52页
 4.4 试卷分数自动识别系统设计第52-57页
  4.4.1 数据输入模块第53页
  4.4.2 图像处理模块第53页
  4.4.3 模型预测模块第53页
  4.4.4 结果输出模块第53-54页
  4.4.5 试卷分数自动识别系统第54-57页
 4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
 5.1 本文总结第58页
 5.2 未来工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
攻读学位期间取得的研究成果第66页

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