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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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