基于非OCR的车牌识别系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·本课题领域的国内外研究现状分析 | 第9-10页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 字符信息的提取及预处理 | 第11-21页 |
| ·车牌图像的预处理 | 第11-14页 |
| ·图像灰度化 | 第11-12页 |
| ·图像二值化 | 第12-14页 |
| ·字符分割 | 第14-18页 |
| ·汽车牌照类型规格 | 第14-15页 |
| ·车牌的倾斜矫正 | 第15-16页 |
| ·字符分割 | 第16-18页 |
| ·字符的归一化 | 第18-21页 |
| ·字符图片大小归一化 | 第19页 |
| ·待识别字符的归一化 | 第19-21页 |
| 第三章 基于非OCR 的车牌识别 | 第21-31页 |
| ·字符识别技术概述 | 第21-22页 |
| ·非 OCR 技术介绍 | 第22-27页 |
| ·特征提取及特征向量生成 | 第23-24页 |
| ·字符相似度的计算 | 第24-25页 |
| ·目标字符的识别 | 第25-27页 |
| ·非 OCR 技术在车牌识别领域的应用 | 第27-31页 |
| ·遗留问题的解决 | 第27-28页 |
| ·单个字符识别 | 第28-29页 |
| ·车牌识别 | 第29-31页 |
| 第四章 实验数据分析及系统改进方法 | 第31-43页 |
| ·实验数据分析 | 第31-37页 |
| ·理想车牌 | 第31-33页 |
| ·倾斜车牌 | 第33-35页 |
| ·模糊车牌 | 第35-37页 |
| ·系统改进方案 | 第37-43页 |
| ·二次识别技术 | 第37-38页 |
| ·汉字识别 | 第38-39页 |
| ·相近字识别 | 第39-43页 |
| 第五章 非OCR 技术与神经网络 | 第43-55页 |
| ·神经网络技术介绍 | 第43-51页 |
| ·神经网络系统概述 | 第43-45页 |
| ·神经网络结构及类型 | 第45-47页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第47-51页 |
| ·非 OCR 技术与神经网络的对比 | 第51-52页 |
| ·非 OCR 技术与神经网络的结合 | 第52-55页 |
| 第六章 结束语 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
