| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| ·选题背景和意义 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·本课题的主要工作 | 第9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 AdaBoost 检测算法分析 | 第11-25页 |
| ·研究背景和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·AdaBoost 检测算法理论基础 | 第14-23页 |
| ·Adaboost 算法描述 | 第14页 |
| ·Adaboost 学习算法 | 第14-17页 |
| ·Adaboost 算法的特征提取 | 第17-22页 |
| ·Adaboost 的分类器设计 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 人民币编号识别系统的成像系统 | 第25-33页 |
| ·成像系统概述 | 第25-26页 |
| ·成像照明系统 | 第26-27页 |
| ·成像采集设备 | 第27-28页 |
| ·成像辅助设备 | 第28-31页 |
| ·图像传输设备 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 人民币编号识别系统的识别算法 | 第33-47页 |
| ·高斯滤波 | 第33-36页 |
| ·人民币编号区域定位算法 | 第36-38页 |
| ·相关函数粗定位方法 | 第36-38页 |
| ·基于投影的编号区域精细定位 | 第38页 |
| ·基于数学形态学的噪点去除 | 第38-40页 |
| ·基于投影的字符分割 | 第40-43页 |
| ·投影分割的原理 | 第40页 |
| ·改进后的字符投影分割算法 | 第40-43页 |
| ·字符归一化 | 第43页 |
| ·Adaboost 人民币编号识别算法 | 第43-46页 |
| ·原有 AdaBoost 算法在编号识别中的问题 | 第43-44页 |
| ·本文所使用的 Adaboost 算法 | 第44-45页 |
| ·AdaBoost 算法的应用改进 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于 Adaboost 的人民币编号识别实现 | 第47-69页 |
| ·流程介绍 | 第50页 |
| ·Adaboost 算法的训练过程 | 第50-60页 |
| ·样本采集 | 第50-52页 |
| ·提取特征数据和特征数据排序 | 第52-54页 |
| ·训练 | 第54-57页 |
| ·测试过程及结果 | 第57-60页 |
| ·系统结构描述 | 第60-62页 |
| ·系统架构 | 第60-61页 |
| ·同步控制系统 | 第61-62页 |
| ·数据库存储系统 | 第62页 |
| ·算法的软件实现 | 第62-67页 |
| ·软件界面与功能 | 第63-65页 |
| ·Intel IPP 函数库 | 第65-66页 |
| ·SSE 指令集 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 结束语 | 第69-71页 |
| ·本课题的主要成果 | 第69页 |
| ·存在的问题和进一步的工作 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |