支持向量机在路面交通标志识别中的应用研究

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支持向量机在路面交通标志识别中的应用研究

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支持向量机在路面交通标志识别中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-16页
· 论文研究背景和意义	第9-10页
· 交通标志检测与识别的研究现状	第10-11页
· 交通标志检测与识别的相关技术	第11-13页
· 交通标志检测相关技术	第11-12页
· 交通标志识别的相关技术	第12-13页
· 本文的主要工作与结构安排	第13-16页
· 论文研究思路	第13-14页
· 本文的主要研究内容	第14-16页
· 场景重建	第16-27页
· 引言	第16页
· 摄像机模型的确立	第16-18页
· 控制点坐标的获取	第18-20页
· 控制点实际坐标的获取	第18-20页
· 控制点图像坐标的获取	第20页
· 图像重建	第20-26页
· 图像配准	第21-23页
· 重建图像灰度级的确定	第23-24页
· 实验验证	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
3 路面交通标志图像分割	第27-47页
· 引言	第27页
· 图像预处理	第27-32页
· 图像预处理简介	第27-28页
· 图像的灰度均衡	第28-30页
· 图像滤波	第30-32页
· 图像分割	第32-45页
· 图像分割方法简介	第32-33页
· 图像的一维熵分割	第33-37页
· Canny算子边缘检测	第37-41页
· 基于Hough变换的车道线检测	第41-44页
· 基于感兴趣区域的图像分割	第44-45页
· 本章小结	第45-47页
· 图像特征提取	第47-57页
· 引言	第47页
· 矩技术的介绍	第47-48页
· Hu不变矩	第48-54页
· Hu矩的原理与定义	第48-49页
· Hu不变矩不变性证明	第49-52页
· Hu不变矩的改进	第52-54页
· 仿射不变矩	第54-55页
· 矩的特征提取选择与组合	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
· 基于SVM的路面交通标志识别	第57-69页
· 引言	第57页
· 支持向量机的基本理论	第57-65页
· 机器学习	第57-58页
· 统计学习理论	第58-60页
· 最优分类面	第60-63页
· 支持向量机	第63-64页
· 核函数	第64-65页
· 基于SVM的多类分类器	第65-66页
· 实验与分析	第66-68页
· 本章小结	第68-69页
结论	第69-71页
参考文献	第71-75页
附录	第75-84页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第84-85页
致谢	第85-86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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