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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

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