| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·交通标识识别研究的科学意义和应用前景 | 第9-10页 |
| ·科学意义 | 第9页 |
| ·应用前景 | 第9-10页 |
| ·交通标识识别国内外现状 | 第10-13页 |
| ·交通标识检测现状 | 第11-12页 |
| ·交通标识识别特征提取现状 | 第12页 |
| ·交通标识分类方法现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究基于的科研背景 | 第13页 |
| ·交通标识识别难点 | 第13-14页 |
| ·本文的工作 | 第14页 |
| ·论文的章节安排 | 第14-16页 |
| 2 基于稀疏表示的交通标识识别方法 | 第16-34页 |
| ·稀疏表示理论基础 | 第16-20页 |
| ·稀疏表示发展历史与现状 | 第16-19页 |
| ·信号稀疏表示模型 | 第19-20页 |
| ·基于稀疏表示的识别方法的提出 | 第20-21页 |
| ·基于稀疏表示的识别方法的原理 | 第21-27页 |
| ·基于稀疏表示的识别方法的框架 | 第21-23页 |
| ·基于稀疏表示的识别方法的关键步骤——稀疏分解算法 | 第23-26页 |
| ·基于稀疏表示的分类方法 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-33页 |
| ·本文实验使用的交通标识数据介绍 | 第27-28页 |
| ·实验数据的预处理 | 第28-29页 |
| ·正交匹配追踪算法的实验结果分析 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于局部字典的两阶段稀疏表示改进算法 | 第34-47页 |
| ·基于两阶段的稀疏表示识别算法描述 | 第34-35页 |
| ·基于两阶段的稀疏表示识别算法的分析 | 第35-39页 |
| ·概率学原理分析 | 第35-38页 |
| ·算法的不足 | 第38-39页 |
| ·基于局部字典的两阶段稀疏表示改进算法描述 | 第39-40页 |
| ·冗余字典的拆分以及不足 | 第39-40页 |
| ·顺序拆分和平均拆分 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-46页 |
| ·基于两阶段的稀疏表示算法在训练样本集较小情况下的实验 | 第40-41页 |
| ·基于局部字典的两阶段稀疏表示改进算法的实验 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于核距离的稀疏表示识别算法 | 第47-63页 |
| ·核方法的理论基础 | 第47-49页 |
| ·基于核距离的稀疏表示识别算法的描述 | 第49-51页 |
| ·基于核距离的稀疏表示识别算法的分析 | 第51-54页 |
| ·基于核距离的稀疏表示识别算法的原理分析 | 第51-53页 |
| ·与其他方法的比较 | 第53-54页 |
| ·基于粗细两层的交通标识识别方法 | 第54-58页 |
| ·交通标识识别的相似性导致的误分类 | 第54-55页 |
| ·对识别结果的分析验证了相似标识的误分类 | 第55-56页 |
| ·基于粗细两层的交通标识识别方法 | 第56-58页 |
| ·实验与结果分析 | 第58-62页 |
| ·基于核距离的稀疏表示识别算法实验 | 第58-60页 |
| ·基于粗细两层的交通标识识别方法实验 | 第60-62页 |
| ·不同交通标识识别算法的识别准确率 | 第62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72页 |