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基于SVM的复杂背景条码检测算法研究

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基于SVM的复杂背景条码检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 绪论第12-18页
  1.1 课题研究的背景与意义第12-13页
  1.2 条码定位算法的国内外研究现状第13-15页
  1.3 本文的主要工作和难点第15-17页
    1.3.1 本文的主要工作第16页
    1.3.2 本文的主要难点第16-17页
  1.4 本文的结构安排第17页
  1.5 本章小结第17-18页
第2章 条形码简介与检测技术综述第18-25页
  2.1 一维条形码的简介第18-20页
  2.2 二维条形码的简介第20-22页
  2.3 条码的检测方法第22-24页
    2.3.1 硬件检测方法第22页
    2.3.2 软件检测方法第22-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第3章 条码图像预处理技术及特征提取与分类第25-35页
  3.1 图像预处理技术第25-27页
  3.2 图像特征提取技术第27-31页
    3.2.1 局部二值模式(LBP)特征第28-31页
  3.3 图像特征分类第31-34页
    3.3.1 支持向量机的原理第31-33页
    3.3.2 支持向量机的应用第33-34页
  3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于SVM的复杂背景条码检测算法第35-50页
  4.1 系统组成第35-36页
  4.2 图像预处理第36页
  4.3 快速检测方法实现第36-49页
    4.3.1 滑动窗口检测法第37-38页
    4.3.2 候选块预筛选第38-39页
    4.3.3 LBP金字塔特征提取第39-44页
    4.3.4 支持向量机的训练结果及分析第44-47页
    4.3.5 窗口定位与融合第47-49页
  4.4 本章小结第49-50页
第5章 实验结果与分析第50-59页
  5.1 开发测试环境第50页
  5.2 样本集选择第50-52页
    5.2.1 训练样本的选择第50-52页
    5.2.2 测试样本的选择第52页
  5.3 实验结果分析第52-58页
    5.3.1 算法的定位效果及分析第52-56页
    5.3.2 算法的定位性能及分析第56-58页
  5.4 本章小结第58-59页
第6章 总结与展望第59-61页
  6.1 总结第59-60页
  6.2 展望第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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