基于支持向量机的车型分类视频检测研究与实现

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基于支持向量机的车型分类视频检测研究与实现

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基于支持向量机的车型分类视频检测研究与实现

论文目录
摘要	第1-8 页
Abstract	第8-10 页
附图索引	第10-12 页
附表索引	第12-13 页
第1章绪论	第13-20 页
· 课题研究背景	第13-14 页
· 智能交通中车型分类技术	第14-16 页
· 基于视频的车型识别	第16-17 页
· 图像质量的评价	第17 页
· 论文的主要内容和安排	第17-20 页
第2章车辆的目标检测与车辆图像处理	第20-33 页
· 车辆的目标检测	第20-23 页
· 车辆目标检测概述	第20-22 页
· 基于减背景法的目标检测	第22-23 页
· 车辆图像的预处理	第23-27 页
· 增强对比度	第23-24 页
· 直方图均衡化	第24-25 页
· 中值滤波	第25-26 页
· 图像标准化	第26-27 页
· 车辆阴影分割	第27-30 页
· 阴影的形成	第27 页
· 阴影分割的常用方法	第27-29 页
· 现有阴影分割方法存在的问题	第29-30 页
· 基于遗传算法的车辆图像阴影的分割	第30 页
· 车辆遮挡的处理	第30-32 页
· 本章小结	第32-33 页
第3章车辆图像的配准与融合	第33-43 页
· 概述	第33 页
· 图像配准技术	第33-37 页
· 图像配准模型	第33-35 页
· 基于模板相关的匹配算法	第35-37 页
· 图像融合技术	第37-41 页
· 图像融合的分类	第37-39 页
· 图像融合的方法	第39 页
· 基于像素灰度值加权平均的图像融合	第39-41 页
· 配准融合效果的评价	第41-42 页
· 本章小结	第42-43 页
第4章车辆图像的后处理与特征提取	第43-55 页
· 边缘检测	第43-45 页
· 车辆边缘检测方法概述	第43-44 页
· 基于Canny算子的边缘检测方法	第44-45 页
· 摄像机模型	第45-53 页
· 基于针孔模型的摄像机模型	第45-47 页
· 投影空间的几何映射关系	第47-49 页
· 双目结构同源传感器的摄像机模型	第49-51 页
· 车辆高度、宽度和长度的计算	第51-53 页
· 特征提取	第53-54 页
· 本章小结	第54-55 页
第5章基于支持向量机的车型分类	第55-74 页
· 概述	第55 页
· 现有的几种分类方法	第55-58 页
· 支持向量机理论	第58-65 页
· 线性学习器	第58-59 页
· 泛化性理论	第59-60 页
· 最优化理论	第60-61 页
· 核函数	第61-62 页
· 支持向量分类机	第62-65 页
· 现有的基于支持向量机多分类方法	第65-69 页
· 支持向量机分类器的设计	第69-73 页
· 分类器的训练与测试	第69-71 页
· 实验结果	第71-73 页
· 本章小结	第73-74 页
总结与展望	第74-76 页
参考文献	第76-80 页
致谢	第80-81 页
附录攻读学位期间所发表的学术论文目录	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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