Введение
1 Обзор 10
1.1 Теория распознавания образа 10
1.2 Распознавание текста 11
1.3 Распознавание рукописного текста
1.3.1 Шаблонные методы 13
1.3.2 Структурные методы 14
1.3.3 Признаковые методы 15
1.3.4 Выводы 16
1.4 Поисковые системы 18
1.4.1 Big Table 19
2 Распознавание изображений 20
2.1 Базовые понятия 20
2.2 Модель контурного изображение 23
2.3 Преобразование растрового изображения
2.3.1 Волновая скелетизация 26
2.3.2 Построение модели M для графа G
2.4 Постановка задачи распознавания 33
2.5 Интерпретация (оценка сложности анализа изображений)
2.5.1 Анализа изображений с метрикой 43
2.5.2 Масштабные ряды и их примененее 49
2.5.3 Анализ изображений, представляющих объекты с наложениями 58
3 Приложения 69
3.1 Распознавание символов 69
3.1.1 Конвертор растровых изображений 69
3.1.2 Браузер для БД 71
3.1.3 Интерпретатор 71
3.2 Оценка устойчивости битумных эмульсий 71
3.2.1 Введение 71
3.2.2 Анализ эмульсий 74
3.2.3 Оценка качества анализа 76
3.2.4 Определение среднего размера и дисперсии частиц битумной эмульсии на модифицированном битуме 78
3.2.5 Результаты 79
3.3 Автоматизация составления ПОДД 79
3.3.1 Представление дороги 81
3.3.2 Представление правил 82
3.3.3 Автоматизация 83
Заключение 87
Список рисунков 88
Список таблиц 90
Список использованных источников 91
