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基于融合特征的车辆识别
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基于融合特征的车辆识别
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
　　1.1 论文研究背景及意义第10-11页
　　1.2 车辆识别研究现状第11-13页
　　1.3 本文的主要工作第13页
　　1.4 章节安排第13-15页
第二章 车辆识别相关算法第15-32页
　　2.1 车脸组件特征提取算法第15-19页
　　　　2.1.1 边缘特征提取算法第15-17页
　　　　2.1.2 纹理特征提取算法第17-19页
　　2.2 局部特征提取算法第19-28页
　　　　2.2.1 几何特征第19-21页
　　　　2.2.2 SIFT特征第21-24页
　　　　2.2.3 SURF特征第24-28页
　　2.3 分类与聚类算法第28-31页
　　　　2.3.1 最小距离分类法第28-29页
　　　　2.3.2 k-means算法第29-31页
　　2.4 本章小结第31-32页
第三章 车脸组件特征的提取第32-46页
　　3.1 车辆图像的预校正第32-36页
　　　　3.1.1 剔除车牌部分无用信息第32-33页
　　　　3.1.2 车辆图像预处理第33-36页
　　3.2 车脸截取第36-40页
　　　　3.2.1 车脸的截取规则第36-37页
　　　　3.2.2 车脸的检测与截取第37-40页
　　3.3 提取车脸组件特征第40-45页
　　　　3.3.1 车灯组件边缘特征第41-42页
　　　　3.3.2 格栅组件纹理特征第42-45页
　　　　3.3.3 保险杠组件SURF特征第45页
　　3.4 本章小结第45-46页
第四章 基于词袋模型融合多特征的车辆识别第46-62页
　　4.1 车脸组件特征在车辆识别中的应用第46-50页
　　　　4.1.1 多特征级联的车辆识别第46-49页
　　　　4.1.2 多特征级联车辆识别算法的分析与改进第49-50页
　　4.2 词袋模型第50-54页
　　　　4.2.1 词袋模型的改进第52页
　　　　4.2.2 本文中使用的词袋模型第52-54页
　　4.3 利用词袋模型融合车脸组件特征的实现第54-56页
　　4.4 基于融合特征的车辆识别框架第56-59页
　　4.5 算法的有效性分析第59-60页
　　4.6 算法的时间复杂度分析第60-61页
　　4.7 本章小结第61-62页
第五章 车辆识别算法的测试与分析第62-71页
　　5.1 车辆数据库的建立第62页
　　5.2 测试内容与测试环境第62-63页
　　5.3 算法子模块的测试与分析第63-65页
　　　　5.3.1 车辆检测模块测试第63-64页
　　　　5.3.2 车灯组件特征提取模块测试第64-65页
　　　　5.3.3 格栅组件特征提取模块测试第65页
　　5.4 基于多特征级联的车辆识别算法测试与分析第65-67页
　　5.5 基于融合特征的车辆识别算法测试与分析第67-70页
　　5.6 本章小结第70-71页
第六章 总结和展望第71-72页
　　6.1 论文总结第71页
　　6.2 论文的工作展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第77-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。
 
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