基于神经网络的图像识别技术在机器人视觉系统中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·前言 | 第9-12页 |
| ·机器视觉的应用 | 第9-11页 |
| ·数字图像处理技术 | 第11-12页 |
| ·课题提出的目的与意义 | 第12页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12-14页 |
| ·图像处理及模式识别方法的研究 | 第12-13页 |
| ·神经网络理论的研究 | 第13页 |
| ·软件设计 | 第13-14页 |
| 第二章 机器人视觉系统的组成及原理 | 第14-22页 |
| ·机器人视觉系统的组成 | 第14-20页 |
| ·视觉的有关理论 | 第15-19页 |
| ·机器视觉系统的特点 | 第19-20页 |
| ·人类视觉与机器视觉的比较 | 第20-22页 |
| 第三章 模式识别与人工神经网络理论 | 第22-40页 |
| ·模式识别 | 第22-27页 |
| ·概述 | 第22-24页 |
| ·统计模式识别 | 第24-26页 |
| ·句法模式识别 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络 | 第27-40页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·人工神经元模型 | 第29-33页 |
| ·神经网络结构及工作方式 | 第33-35页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第35-36页 |
| ·BP(Back Propaganda)神经网络 | 第36-39页 |
| ·采用BP网络进行图像识别时的方法 | 第39-40页 |
| 第四章 数字和手势图像的处理与识别 | 第40-58页 |
| ·图像预处理 | 第40-44页 |
| ·印刷体(或规整的手写体)数字识别 | 第44-53页 |
| ·数字图像的预处理 | 第44-47页 |
| ·进行BP网络设计时的有关问题 | 第47-50页 |
| ·数字图像的识别 | 第50-53页 |
| ·手势识别 | 第53-58页 |
| ·色彩空间与色彩空间的聚类 | 第53-55页 |
| ·手部区域分割方法 | 第55-57页 |
| ·对色调过滤后的手部图像的处理 | 第57页 |
| ·识别过程 | 第57-58页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第58-63页 |
| ·实验结果 | 第58-61页 |
| ·数字识别 | 第58-60页 |
| ·手势识别 | 第60-61页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·结束语 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 硕士期间发表论文 | 第67-68页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第68页 |
