基于神经网络车牌识别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·论文研究目的和意义 | 第10页 |
| ·汽车牌照识别方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·汽车牌照识别系统构成 | 第11-12页 |
| ·汽车牌照识别关键技术分析 | 第12页 |
| ·我国汽车牌照的特点分析 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 汽车牌照的定位方法研究 | 第14-32页 |
| ·常见的汽车牌照定位方法分析 | 第14-15页 |
| ·基于形状特征的车牌定位方法 | 第14页 |
| ·基于颜色特征的车牌定位方法 | 第14-15页 |
| ·基于纹理特征的车牌定位方法 | 第15页 |
| ·基于边缘跳变次数的车牌定位方法 | 第15页 |
| ·车牌图像预处理方法 | 第15-23页 |
| ·图像增强方法 | 第15-18页 |
| ·图像降噪方法 | 第18-21页 |
| ·图像二值化处理方法 | 第21-23页 |
| ·车牌的粗定位方法 | 第23-28页 |
| ·车牌的粗定位方法 | 第23-25页 |
| ·伪区域剔除方法 | 第25-28页 |
| ·车牌水平精确定位与倾斜校正 | 第28-30页 |
| ·车牌水平精确定位方法 | 第28页 |
| ·车牌的倾斜校正方法 | 第28-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 汽车牌照字符分割方法研究 | 第32-40页 |
| ·车牌字符的一般特征分析 | 第32页 |
| ·字符分割方法研究 | 第32-34页 |
| ·基于垂直投影的字符分割算法 | 第32-33页 |
| ·基于连通域的字符分割算法 | 第33-34页 |
| ·基于垂直投影和优割字符的字符分割方法 | 第34-37页 |
| ·图像预处理 | 第34页 |
| ·字符垂直切分方法 | 第34-36页 |
| ·字符分割结果调整方法 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 汽车牌照字符识别方法研究 | 第40-62页 |
| ·车牌字符特征提取方法 | 第40-49页 |
| ·图像的特征描述 | 第40页 |
| ·特征组合描述方法 | 第40-44页 |
| ·基于改进 KPCA 的字符特征提取方法 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-49页 |
| ·车牌字符识别方法 | 第49-61页 |
| ·分类器技术简介 | 第49-50页 |
| ·神经网络分类器 | 第50-54页 |
| ·基于分级 RBF 神经网络的字符识别方法 | 第54-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结论 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
