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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

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