车牌字符识别算法的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 车牌识别技术的发展及国内外现状 | 第9-10页 |
| 1.3 车牌特征和技术难点 | 第10-13页 |
| 1.3.1 中国的车牌特征 | 第10-12页 |
| 1.3.2 技术难点 | 第12-13页 |
| 1.4 本课题的主要工作安排 | 第13-14页 |
| 2 车牌识别算法概述 | 第14-20页 |
| 2.1 车牌识别算法概述 | 第14-18页 |
| 2.1.1 车牌识别算法的设计要求 | 第14-15页 |
| 2.1.2 车牌识别算法的工作流程 | 第15页 |
| 2.1.3 车牌识别算法的结构方案 | 第15-16页 |
| 2.1.4 车牌识别算法的主要模块功能分析 | 第16-18页 |
| 2.2 车牌识别算法的评价指标 | 第18-20页 |
| 3 车牌字符分割 | 第20-34页 |
| 3.1 车牌字符分割简介 | 第20-23页 |
| 3.1.1 常用的字符分割方法 | 第20-22页 |
| 3.1.2 本文字符分割算法概述 | 第22-23页 |
| 3.2 车牌预处理 | 第23-30页 |
| 3.2.1 灰度化 | 第23-24页 |
| 3.2.2 二值化处理 | 第24-26页 |
| 3.2.3 车牌背景色统一 | 第26-27页 |
| 3.2.4 图像去噪 | 第27页 |
| 3.2.5 倾斜校正 | 第27-29页 |
| 3.2.6 去边框 | 第29-30页 |
| 3.3 本文采用的字符分割方法 | 第30-32页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第32-34页 |
| 4 车牌字符识别 | 第34-54页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 车牌字符识别技术简介 | 第34-35页 |
| 4.3 支持向量机简介 | 第35-40页 |
| 4.3.1 线性可分情况下的 SVM | 第35-38页 |
| 4.3.2 线性非可分情况下的 SVM | 第38-39页 |
| 4.3.3 核函数 | 第39-40页 |
| 4.3.4 多类 SVM 算法 | 第40页 |
| 4.4 车牌字符识别预处理 | 第40-42页 |
| 4.4.1 字符归一化 | 第41-42页 |
| 4.5 特征提取 | 第42-44页 |
| 4.6 基于 SVM 的车牌字符识别算法 | 第44-50页 |
| 4.6.1 分类器的设计 | 第45-48页 |
| 4.6.2 分类实现及结果分析 | 第48-50页 |
| 4.7 算法验证 | 第50-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| A. 攻读硕士在校期间发表的论文 | 第59页 |
