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基于支持向量机的车牌识别系统的研究
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基于支持向量机的车牌识别系统的研究
论文目录
摘要
第1-13 页
第一章 绪论
第13-22 页
· 车牌识别系统
第13-14 页
· 车牌识别技术的概述
第13 页
· 车牌识别系统的结构组成
第13-14 页
· 车牌识别的特点及难点
第14-15 页
· 车牌区域定位的特点和难点
第14 页
· 车牌字符识别的特点和难点
第14-15 页
· 车牌识别技术的发展与现状
第15-18 页
· 车牌分割的研究现状
第15-16 页
· 车牌字符识别研究的发展与现状
第16-18 页
· 支持向量机的模式识别方法
第18-20 页
· 模式识别的理论简介
第18-19 页
· 支持向量机的发展
第19-20 页
· 支持向量机应用研究的现状
第20 页
· 研究的目的和意义
第20 页
· 本文研究的主要内容
第20-22 页
第二章 支持向量机理论
第22-33 页
· 机器学习的基本问题
第22-23 页
· 经验风险
第22-23 页
· 复杂性与推广能力
第23 页
· 统计学习理论的核心内容
第23-26 页
· VC维
第24 页
· 推广性的界
第24-25 页
· 结构风险最小化
第25-26 页
· 支持向量机原理
第26-30 页
· 线性可分
第26-28 页
· 线性不可分
第28 页
· 支持向量机
第28-30 页
· 核函数
第30 页
· 支持向量机训练算法
第30-33 页
· 训练算法简介
第30-31 页
· 序贯最小优化算法
第31-33 页
第三章 基于支持向量机的车牌区域定位方法
第33-42 页
· 图像分割技术
第33-36 页
· 图像分割定义
第33-34 页
· 基于边界的分割技术
第34 页
· 基于区域的分割技术
第34 页
· 结合新的理论工具的分割技术
第34-36 页
· 基于支持向量机的车牌定位
第36-41 页
· 纹理的概念
第36 页
· 车牌区域特征
第36-37 页
· 训练SVM分类器
第37-38 页
· SVM分类器结构
第38-39 页
· 分割车牌区域
第39-41 页
· 实验结果及结论
第41-42 页
第四章 二值化方法比较
第42-48 页
· 二值化方法
第42-43 页
· 阈值的选取
第42-43 页
· 已有的二值化方法
第43 页
· 两种二值化方法
第43-45 页
· 迭代法
第43-44 页
· 最小交叉熵法
第44-45 页
· 实验结果分析
第45-48 页
第五章 基于支持向量机的字符识别
第48-58 页
· 车牌字符的分割方法
第48-50 页
· 车牌的有关知识
第48 页
· 车牌字符分割算法
第48-50 页
· 车牌字符特征
第50-52 页
· 字符的归一化
第50-51 页
· 车牌字符特征提取
第51-52 页
· 基于支持向量机的字符识别
第52-54 页
· 基于支持向量机的多类分类器
第52-53 页
· 车牌字符识别流程
第53-54 页
· 实验结果和分析
第54-58 页
· 用于对比实验的其他方法
第54-55 页
· 实验结果及分析
第55-58 页
第六章 车牌识别系统的软件实现
第58-69 页
· 车牌识别系统的结构
第58-59 页
· 车牌识别软件的流程
第59 页
· 车牌识别软件模块的介绍
第59-61 页
· 程序中定义的类
第59-60 页
· 程序定义的结构
第60-61 页
· 车牌图像处理类之间的关系
第61 页
· 车牌识别系统软件的功能介绍
第61-67 页
· 程序主界面
第62 页
· 菜单项功能
第62-67 页
· 实验实例
第67-69 页
第七章 结论及建议
第69-71 页
参考文献
第71-77 页
附录
第77-88页
本篇论文共
88
页,
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