道路交通事故现场图绘制系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于手绘草图的人机交互原型系统发展 | 第10-12页 |
| ·手绘草图识别的算法实现 | 第12页 |
| ·本文的主要研究内容及结构 | 第12-15页 |
| ·系统框架 | 第12-14页 |
| ·内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 手绘交通图形快速识别 | 第15-36页 |
| ·手绘图形数据的预处理 | 第15-16页 |
| ·手绘交通事故现场图形双层识别方法 | 第16-18页 |
| ·手绘图形粗分类识别 | 第18-27页 |
| ·开口图形识别 | 第18-23页 |
| ·封闭图形识别 | 第23-25页 |
| ·隐含封闭图形搜索 | 第25-27页 |
| ·手绘图形细分类识别 | 第27-29页 |
| ·手绘图形的现场环境识别要求 | 第29-35页 |
| ·平移变换 | 第30-31页 |
| ·比例变换 | 第31页 |
| ·旋转变换 | 第31-33页 |
| ·复合变换 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于机器学习的用户自适应手绘识别 | 第36-52页 |
| ·用户自适应手绘识别研究现状 | 第36-37页 |
| ·特征的选择与样本使用 | 第37-38页 |
| ·基于BP 网络的自适应手绘识别 | 第38-41页 |
| ·BP 网络基本原理 | 第38-39页 |
| ·BP 网络参数选择 | 第39-40页 |
| ·BP 网络实验结果 | 第40-41页 |
| ·基于RBF 网络的自适应手绘识别 | 第41-44页 |
| ·RBF 网络基本原理 | 第41-42页 |
| ·RBF 网络实验结果 | 第42-44页 |
| ·基于SVM 的自适应手绘识别 | 第44-47页 |
| ·SVM 基本原理 | 第44-45页 |
| ·SVM 实验结果 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 在线手写文字的识别 | 第52-61页 |
| ·特征的选择与提取 | 第52-55页 |
| ·全局位置特征 | 第53页 |
| ·笔画走势特征 | 第53-54页 |
| ·相邻笔画特征 | 第54-55页 |
| ·手写汉字识别方案 | 第55-58页 |
| ·字库载入 | 第55-56页 |
| ·手写汉字识别 | 第56-57页 |
| ·用户自适应学习 | 第57-58页 |
| ·手写文字在系统中的使用 | 第58-60页 |
| ·手写文字的显示 | 第58页 |
| ·基于手写汉字的交通符号简易绘制方法 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第61-68页 |
| ·实验环境 | 第61页 |
| ·实验图形集说明 | 第61-62页 |
| ·系统的识别效果 | 第62-68页 |
| ·粗分类识别 | 第63-64页 |
| ·多用户识别 | 第64-65页 |
| ·手写文字识别 | 第65-66页 |
| ·整体系统绘制结果 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
