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基于图像处理的车型识别技术研究

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基于图像处理的车型识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
第一章 绪论第10-15 页
  · 课题的研究背景及意义第10 页
  · 车型识别技术的发展现状第10-12 页
  · 基于图像的车型识别技术研究现状第12-13 页
  · 本文主要研究内容和结构安排第13-15 页
第二章 图像处理技术与车型识别第15-32 页
  · 引言第15 页
  · 车辆区域的分割方法第15-16 页
    · 背景差分法第15 页
    · 光流法第15-16 页
    · 帧间差分法第16 页
  · 图像的预处理技术和实现第16-31 页
    · 图像的去噪处理第16-20 页
    · 图像的分割技术第20-22 页
    · 数字图像的边缘检测技术第22-27 页
    · 数学形态学及基本运算第27-30 页
    · Hough 变换及圆的检测第30-31 页
  · 本章小结第31-32 页
第三章 车型分类标准及特征提取技术研究第32-46 页
  · 引言第32 页
  · 车型分类标准第32-33 页
  · 模式识别技术及特征提取第33-36 页
    · 模式识别主要方法第33-34 页
    · 图像识别过程第34-35 页
    · 特征提取技术第35-36 页
  · FREEMAN 链码与轮廓跟踪第36-38 页
    · 图像的链码描述第36-37 页
    · 链码轮廓跟踪第37-38 页
  · 车辆特征的选取和计算第38-45 页
    · 几何特征的提取第38-42 页
    · 矩特征的提取第42-45 页
  · 本章小结第45-46 页
第四章 基于SVM 的车型识别器设计第46-69 页
  · 引言第46 页
  · 支持向量机理论第46-53 页
    · ERM 和SRM第47-48 页
    · 支持向量机分类第48-53 页
  · 支持向量机核函数及分类实验第53-61 页
    · 支持向量机核函数第53-54 页
    · 支持向量机分类实验第54-60 页
    · 实验结果分析第60-61 页
  · 支持向量机车型分类器设计第61-68 页
    · 支持向量机多类分类算法第61-63 页
    · 基于SVM 的车型分类器设计第63-66 页
    · 实验结果与分析第66-68 页
  · 本章小结第68-69 页
第五章 总结与展望第69-72 页
  · 总结第69 页
  · 展望第69-72 页
参考文献第72-76 页
致谢第76-77 页
攻读学位期间发表的学术论文目录第77-78 页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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