基于视频的车型识别技术研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-10页
第1章 绪论	第10-17页
·课题的研究背景	第10页
·目前主要车型识别方法	第10-15页
·本文主要工作及论文组织	第15-17页
第2章 视频分割及预处理	第17-32页
·基于运动矢量场的分割	第17-19页
·基于帧间差异的分割	第19-20页
·车辆图像分割	第20-26页
·帧间差分算法	第20-24页
·多运动目标的分割	第24-25页
·图像倾斜度校正	第25-26页
·车辆图像的预处理	第26-31页
·图像平滑	第26-28页
·图像增强	第28-31页
·本章小结	第31-32页
第3章 图像SIFT特征提取	第32-46页
·图像特征提取方法概述	第32-35页
·颜色特征	第33页
·纹理和形状特征	第33-35页
·区域分割和空间关系特征	第35页
·常用的特征点提取方法	第35-36页
·SIFT特征点	第36-43页
·尺度空间极值的检测	第37-40页
·特征点定位	第40-41页
·指定特征点方向	第41-42页
·SIFT特征描述符生成	第42-43页
·图像特征向量获取	第43-45页
·本章小结	第45-46页
第4章 利用支持向量机实现车型识别	第46-59页
·SVM理论	第46-49页
·最优超平面	第46-47页
·广义最优超平面	第47-48页
·支持向量机的核函数	第48-49页
·SVM多分类方法	第49-52页
·系统实现	第52-58页
·SVM车型分类器的设计	第53-55页
·图像子区域数的确定	第55-56页
·试验结果与分析	第56页
·系统结构及实现	第56-58页
·本章小结	第58-59页
第5章 总结与展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
致谢	第65-66页
作者简介	第66页