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复杂大背景下交通标志快速鲁棒的检测和识别研究

摘要第1-13页
ABSTRACT第13-16页
第一章 绪论第16-32页
   ·课题研究背景及意义第16-17页
   ·国内外交通标志简介第17-20页
   ·交通标志识别系统研究现状介绍第20-26页
     ·感兴趣区域提取方法第21-22页
     ·交通标志检测方法第22-24页
     ·交通标志识别方法第24-26页
   ·交通标志公开数据库第26-27页
   ·存在的问题第27-29页
   ·论文的主要研究内容第29-31页
   ·章节安排第31-32页
第二章 复杂背景下的多类别交通标志感兴趣区域提取第32-48页
   ·前言第32页
   ·基于颜色空间的感兴趣区域提取方法介绍第32-38页
     ·颜色空间阈值化分析第32-36页
     ·彩色和非彩色分解第36-38页
   ·基于高对比度特征的感兴趣区域提取方法第38-45页
     ·基于HCRE的感兴趣区域提取第39-44页
     ·参数训练方法第44-45页
   ·实验结果和分析第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第三章 基于分流级联的多类别交通标志检测第48-78页
   ·前言第48-49页
   ·基于AdaBoost和Cascade的检测算法介绍第49-54页
   ·基于分流级联机制的多类别交通标志检测第54-66页
     ·MN-LBP和TMN-LBP特征第54-57页
     ·分流级联结构(Split-Flow Cascade Structure)第57-59页
     ·基于CF.AdaBoost的共同特征查找方法第59-66页
   ·实验结果和分析第66-76页
     ·MN-LBP和TMN-LBP特征的实验分析第68-70页
     ·SFC-tree结构和CF.AdaBoost训练算法的实验分析第70-71页
     ·多类别标志检测方法的整体表现第71-75页
     ·算法的时间复杂度分析及适用范围分析第75-76页
   ·本章小结第76-78页
第四章 特殊情况下的交通标志检测第78-98页
   ·前言第78页
   ·存在较大遮挡情况下的交通标志检测第78-87页
     ·三维矩形块特征第79-81页
     ·遮挡鲁棒的标志牌检测框架第81-83页
     ·实验结果和分析第83-87页
   ·存在较大拍摄角度情况下的交通标志检测第87-97页
     ·正面交通标志牌检测和颜色提取第88-90页
     ·较大拍摄角度情况下的标志牌分割第90-92页
     ·多角度标志牌检测第92-95页
     ·实验结果和分析第95-97页
   ·本章小结第97-98页
第五章 交通标志识别分类方法和识别系统框架第98-124页
   ·前言第98页
   ·相关分类方法介绍第98-102页
     ·多类SVM线性分类方法介绍第98-101页
     ·基于稀疏表示理论(SRC)的识别方法介绍第101-102页
   ·由粗到精的多类别交通标志识别方法第102-113页
     ·结合SFC-tree检测结果的粗分类方法第103-104页
     ·基于ESRC的细分类方法第104-109页
     ·实验结果和分析第109-113页
   ·特殊情况下的交通标志识别方法第113-117页
     ·存在较大遮挡情况下的交通标志识别第114页
     ·存在较大拍摄角度情况下的交通标志识别第114-115页
     ·实验结果和分析第115-117页
   ·交通标志识别系统框架第117-122页
     ·针对不同应用的交通标志识别系统第117-119页
     ·实验结果和分析第119-122页
   ·本章小结第122-124页
第六章 研究工作的总结和展望第124-128页
   ·本文总结第124-126页
     ·本文的主要研究成果第124-126页
     ·存在的不足第126页
   ·研究展望第126-128页
参考文献第128-138页
致谢第138-140页
攻读学位期间发表的学术论文第140-142页
攻读学位期间参与的科研项目第142-144页
学位论文评阅及答辩情况表第144-145页
附件第145-168页

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