摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-7页 |
第一章 绪论 | 第7-15页 |
·本课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
·车牌识别技术的国内外研究现状 | 第8-10页 |
·车牌识别算法综述及其难点分析 | 第10-14页 |
·车牌定位算法综述 | 第10-13页 |
·车牌定位难点的分析 | 第13-14页 |
·本课题研究的主要内容及工作安排 | 第14-15页 |
第二章 AdaBoost车牌定位算法理论基础 | 第15-23页 |
·Haar特征与积分图 | 第15-17页 |
·Haar特征 | 第15-16页 |
·积分图 | 第16-17页 |
·AdaBoost算法的训练过程 | 第17-21页 |
·级联AdaBoost分类器的构成 | 第21-22页 |
·本章小结 | 第22-23页 |
第三章 AdaBoost算法分析与改进 | 第23-41页 |
·AdaBoost算法分析 | 第23页 |
·AdaBoost算法的传统改进方法 | 第23-24页 |
·基于自适应过滤算法和动态样本权重更新规则的AdaBoost | 第24-32页 |
·自适应过滤算法 | 第25-27页 |
·动态样本权重更新规则 | 第27-29页 |
·选择最大的训练错误率上限 | 第29-32页 |
·小结 | 第32页 |
·实验结果与分析 | 第32-39页 |
·本章小结 | 第39-41页 |
第四章 基于改进AdaBoost的车牌定位 | 第41-53页 |
·几种常用的车牌定位方法 | 第41-47页 |
·基于纹理特征的车牌定位方法 | 第41-44页 |
·利用颜色的车牌定位方法 | 第44-46页 |
·投影法进行车牌定位 | 第46-47页 |
·小结 | 第47页 |
·基于改进的级联AdaBoost的车牌定位 | 第47-51页 |
·样本和Haar特征的提取 | 第47-49页 |
·样本预处理 | 第49页 |
·车牌区域的粗定位 | 第49-51页 |
·车牌区域的精确定位 | 第51页 |
·实验结果与分析 | 第51-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
·总结 | 第53页 |
·展望 | 第53-55页 |
致谢 | 第55-57页 |
参考文献 | 第57-62页 |