基于神经网络的车牌识别系统的研究与设计

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基于神经网络的车牌识别系统的研究与设计

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基于神经网络的车牌识别系统的研究与设计

论文目录
中文摘要	第1-4 页
英文摘要	第4-10 页
第1章引言	第10-17 页
1．1 课题背景及现实意义	第10-12 页
1．2 车牌识别技术的国内外研究动态及水平	第12-15 页
1．2．1 IC卡识别技术	第12 页
1．2．2 条形码识别技术	第12-13 页
1．2．3 图象处理技术	第13 页
1．2．4 传统模式识别技术	第13-14 页
1．2．5 人工神经网络技术	第14 页
1．2．6 我国汽车牌照识别的特殊性	第14-15 页
1．3 课题主要研究内容	第15-17 页
第2章系统设计及理论基础	第17-32 页
2．1 图像系统总体设计思路	第17-22 页
2．1．1 引言	第17-20 页
2．1．2 图像识别的三个主要阶段	第20-21 页
2．1．3 图像识别系统的设计	第21-22 页
2．2 车牌识别系统的总体结构	第22-24 页
2．3 系统的硬件构成及原理	第24-27 页
2．3．1 全天候图像采集技术	第24-26 页
2．3．2 数字信号处理器（DSP）	第26-27 页
2．4 系统的软件构成及原理	第27-32 页
2．4．1 预处理	第27-28 页
2．4．1．1 图像转换及压缩	第27-28 页
2．4．1．2 图像增强	第28 页
2．4．1．3 图像水平校正	第28 页
2．4．2 牌照的定位与分割	第28-29 页
2．4．3 字符识别的预处理	第29-31 页
2．4．3．1 图像二值化	第29 页
2．4．3．2 牌照字符的切分	第29-30 页
2．4．3．3 字符的细化	第30-31 页
2．4．4 字符的识别	第31-32 页
第3章图像分割的理论基础	第32-49 页
3．1 前言	第32-34 页
3．1．1 图像分割定义	第33-34 页
3．1．2 分割算法分类	第34 页
3．2 并行边界技术	第34-38 页
3．2．1 边缘检测	第34-35 页
3．2．2 微分算子	第35-38 页
3．2．2．1 梯度算子	第35-36 页
3．2．2．2 拉普拉斯算子	第36-37 页
3．2．2．3 哈夫变换	第37-38 页
3．3 串行边界技术	第38-40 页
3．3．1 图搜索	第38-39 页
3．3．2 动态规划	第39-40 页
3．4 并行区域技术	第40-46 页
3．4．1 原理和分类	第40-42 页
3．4．2 依赖像素的阈值选取	第42-44 页
3．4．3 依赖区域得阈值选取	第44-45 页
3．4．4 依赖坐标的阈值选取	第45-46 页
3．5 串行区域技术	第46-49 页
3．5．1 区域生长	第46-47 页
3．5．2 分割合并	第47-49 页
第4章基于神经网络的识别原理	第49-68 页
4．1 字符识别的结构方法	第49-51 页
4．1．1 基于骨架	第49-50 页
4．1．2 基于轮廓	第50 页
4．1．3 基于局部图像	第50-51 页
4．1．4 特征提取与识别的融合	第51 页
4．2 字符识别的统计方法特征提取	第51-53 页
4．2．1 全局特征	第52 页
4．2．2 局部特征	第52-53 页
4．3 分类器的选取	第53-55 页
4．3．1 基于距离的分类器	第53-54 页
4．3．2 神经网络识别	第54-55 页
4．4 BP神经网络结构	第55-68 页
4．4．1 神经网络理论概述	第55-56 页
4．4．2 人工神经元模型	第56-58 页
4．4．2．1 生物神经元	第56 页
4．4．2．2 人工神经元	第56-58 页
4．4．3 神经网络的学习	第58-59 页
4．4．4 误差反向传播学习算法—BP算法	第59-68 页
4．4．4．1 BP算法的推导	第61-65 页
4．4．4．2 BP算法存在的问题及其改进措施	第65-68 页
第5章车牌识别系统的设计与实现	第68-89 页
5．1 车牌定位与分割	第68-78 页
5．1．1 车牌图像的边缘提取与二值化	第68-70 页
5．1．2 车牌水平方向的定位算法	第70-72 页
5．1．3 车牌垂直方向的定位算法	第72-75 页
5．1．3．1 预处理中的噪声消除	第72-73 页
5．1．3．2 后处理中的形态学方法	第73-75 页
5．1．4 车牌图像校正算法	第75-78 页
5．2 车牌字符分割	第78-80 页
5．3 神经网络在车牌字符识别中的应用	第80-88 页
5．3．1 字符的预处理	第81-82 页
5．3．2 特征的提取	第82-85 页
5．3．3 分类器的选取	第85-88 页
5．3．3．1 分类器的集成	第85-87 页
5．3．3．2 神经网络的结构和设计	第87-88 页
5．4 实验结果	第88-89 页
结论	第89-90 页
致谢	第90-91 页
参考文献	第91-93 页

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