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基于支持向量机的交通标志识别系统的研究
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基于支持向量机的交通标志识别系统的研究
论文目录
目录
第1-4 页
摘要
第4-6 页
Abstract
第6-12 页
第一章 绪论
第12-24 页
· 研究背景、目标和意义
第12-14 页
· 研究背景
第12-13 页
· 研究目标
第13-14 页
· 研究意义
第14 页
· 机器学习
第14-17 页
· 机器学习问题的提出
第14-15 页
· 机器学习的实现方法
第15-16 页
· 支持向量机与机器学习
第16 页
· 机器学习方法的应用
第16-17 页
· 交通标志识别系统
第17-22 页
· 交通标志识别系统简介
第17-18 页
· 交通标志识别研究现状
第18-20 页
· 交通标志识别中存在的问题
第20-21 页
· 交通标志识别系统框图
第21-22 页
· 论文的主要内容和结构布局
第22 页
· 本章小结
第22-24 页
第二章 统计学习理论与支持向量机
第24-42 页
· 概述
第24 页
· 统计学习基本理论
第24-27 页
· VC 维问题
第25 页
· 泛化问题的界
第25-26 页
· 结构风险最小化
第26-27 页
· 支持向量机理论
第27-32 页
· 广义最优分类超平面
第27-28 页
· 支持向量机
第28-30 页
· 支持向量机核函数
第30-32 页
· 支持向量机训练算法
第32-35 页
· 块训练算法
第33-34 页
· 固定样本集训练算法
第34-35 页
· 块算法和固定样本集算法的区别
第35 页
· 支持向量机多类分类器的设计
第35-39 页
· 二类组合多类分类器
第36 页
· 决策树方法多类分类器设计
第36-38 页
· 多类分类器算法性能分析
第38-39 页
· 支持向量机算法和神经网络传统算法的比较
第39-41 页
· 概念比较
第39-40 页
· 训练算法比较
第40-41 页
· 本章小结
第41-42 页
第三章 基于支持向量机的交通标志识别算法研究
第42-71 页
· 交通标志识别系统算法结构分析
第42-44 页
· 交通标志识别算法分析
第42-43 页
· 基于支持向量机的交通标志分层识别
第43-44 页
· 交通标志识别系统需解决的关键问题
第44 页
· 图像增强
第44-48 页
· Gamma 矫正
第45 页
· 图像滤波技术
第45-48 页
· 交通标志图像分割
第48-57 页
· 彩色图像分割概念
第48-49 页
· 交通标志图像分割研究现状
第49 页
· 基于色彩空间模型的交通标志分割
第49-54 页
· 基于纹理特征分析的交通标志分割
第54-56 页
· 基于 SVM 的交通标志识别系统图像分割策略
第56-57 页
· 特征提取
第57-65 页
· 交通标志特征提取概述
第57-58 页
· 交通标志特征提取中所用到的技术
第58-60 页
· 特征提取与分类
第60-64 页
· 特征提取在基于 SVM 的交通标志识别系统中的应用
第64-65 页
· 样本特征数据库的创建
第65-67 页
· 样本特征数据库交通标志图像的来源
第66 页
· 样本特征数据库的结构
第66 页
· 样本特征数据库的特点
第66-67 页
· 交通标志识别多类分类器的设计
第67 页
· 多类分类器设计
第67 页
· 核函数、参数选择
第67 页
· 识别结果与分析
第67-70 页
· 支持向量机识别过程
第67-68 页
· 交叉验证
第68-69 页
· 支持向量机识别结果
第69-70 页
· 结论
第70 页
· 本章小结
第70-71 页
第四章 系统设计与实现
第71-74 页
· 系统功能简介
第71 页
· 算法编程介绍
第71-72 页
· 系统组成与案例分析
第72-73 页
· 本章小结
第73-74 页
第五章 结束语
第74-76 页
· 本文的主要工作
第74 页
· 结论
第74-75 页
· 展望
第75-76 页
参考文献
第76-81 页
攻读硕士学位期间发表的论文
第81-82 页
致谢
第82页
本篇论文共
82
页,
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