基于车辆正面图像的车型特征提取方法研究

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基于车辆正面图像的车型特征提取方法研究

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基于车辆正面图像的车型特征提取方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-17页
· 课题的研究背景和意义	第11-12页
· 课题的研究背景	第11页
· 课题的研究意义	第11-12页
· 车辆正面图像的特征提取的国内外研究概况	第12-15页
· 国内研究概况	第12-14页
· 国外研究概况	第14-15页
· 本文主要研究内容	第15页
· 章节安排	第15-17页
第2章图像预处理与与定位车脸重要信息技术	第17-33页
· 图像预处理技术研究	第17-22页
· 图像灰度化	第18-19页
· 图像平滑	第19-20页
· 图像增强	第20-21页
· 图像二值化	第21页
· 形态学处理	第21-22页
· 车脸的结构特征分析	第22-24页
· 车牌区域图像特征	第22页
· 车灯区域图像特征	第22页
· 车灯区域图像特征	第22页
· 车脸图像特征提取框架	第22-24页
· 车脸重要信息提取技术	第24-32页
· 车牌定位技术	第24-26页
· 车脸提取技术	第26-27页
· 车标提取技术	第27-28页
· 车灯提取技术	第28-29页
· 车辆自动识别系统的开发	第29-32页
· 本章小结	第32-33页
第3章图像的特征提取算法研究	第33-48页
· 图像特征概述	第33-37页
· 图像颜色特征	第33页
· 图像纹理特征	第33-37页
· 图像形状特征	第37页
· 形状轮廓矩特征	第37页
· 图像矩特征	第37-42页
· HU不变矩的定义	第37-38页
· 各阶HU不变矩的含义	第38-40页
· HU不变矩和图像的变换	第40-41页
· 矩不变量	第41-42页
· HU不变矩标准化	第42-43页
· HU矩的修正算法	第42页
· HU矩的标准化	第42-43页
· 实验结果与分析	第43-47页
· 本章小结	第47-48页
第4章人工神经网络理论	第48-70页
· 人工神经网络概论	第48-55页
· 人工神经网络特征	第48-49页
· 人工神经网络模型	第49-51页
· 人工神经网络的分类	第51-53页
· 人工神经网络的学习规则	第53-55页
· BP神经网络	第55-58页
· BP神经网络	第55-56页
· BP算法	第56-58页
· BP算法的不足	第58页
· RBF神经网络	第58-64页
· RBF神经网络	第58-60页
· RBF神经网络的学习算法	第60-62页
· 遗传算法	第62-64页
· RBF网络与BP网络比较	第64-65页
· 实验结果与分析	第65-69页
· 本章小结	第69-70页
第5章工作总结与展望	第70-72页
· 论文以及研究工作总结	第70页
· 展望	第70-72页
参考文献	第72-76页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第76-77页
致谢	第77-78页
附录一	第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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