基于Gabor特征的稀疏表示车型识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外车型识别研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 车型识别研究现状总结 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要工作和结构安排 | 第17-20页 |
| 第二章 Gabor变换与Gabor函数 | 第20-28页 |
| 2.1 Fourier变换 | 第20页 |
| 2.2 Gabor变换的提出 | 第20-21页 |
| 2.3 Gabor函数 | 第21-24页 |
| 2.3.1 一维Gabor函数 | 第21页 |
| 2.3.2 二维Gabor函数 | 第21-24页 |
| 2.4 Gabor滤波器的性质及参数 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 稀疏表示及图像预处理基本原理 | 第28-44页 |
| 3.1 信号的稀疏表示 | 第28-33页 |
| 3.1.1 稀疏表示原理 | 第28-30页 |
| 3.1.2 信号稀疏表示方式 | 第30-33页 |
| 3.2 压缩感知理论 | 第33-36页 |
| 3.3 图像预处理技术 | 第36-42页 |
| 3.3.1 图像灰度化及二值化 | 第36-38页 |
| 3.3.2 图像滤波降噪 | 第38-42页 |
| 3.3.3 图像尺度归一化 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于Gabor特征的稀疏表示车型识别 | 第44-56页 |
| 4.1 概述 | 第44-45页 |
| 4.2 算法设计 | 第45页 |
| 4.3 车型识别系统设计 | 第45-54页 |
| 4.3.1 车脸图像的预处理 | 第45-47页 |
| 4.3.2 车脸样本库的建立 | 第47-51页 |
| 4.3.3 车辆特征提取 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 车型分类算法的实验结果与分析 | 第56-66页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 实验环境及评定标准 | 第56-57页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第57-64页 |
| 5.3.1 SRC算法实验 | 第57-59页 |
| 5.3.2 GSRC算法实验 | 第59-61页 |
| 5.3.3 改进GSRC算法实验 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
