基于支持向量机的车辆识别技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-13页 |
| ·车辆识别研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·车辆识别的研究现状和前景 | 第10-13页 |
| ·课题提出 | 第13-15页 |
| ·课题研究意义 | 第13-14页 |
| ·课题研究的主要任务 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 车辆识别技术 | 第15-28页 |
| ·车辆识别的理论和技术基础 | 第15-25页 |
| ·目标图像输入 | 第15-17页 |
| ·车辆图像检测技术 | 第17-24页 |
| ·车辆识别的传统算法 | 第24-25页 |
| ·构建车辆识别模型 | 第25-27页 |
| ·车辆识别的热点问题 | 第25页 |
| ·基于小波变换的车辆特征提取技术 | 第25-26页 |
| ·基于支持向量机的车型识别技术 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于支持向量机的车辆图像边缘检测技术 | 第28-47页 |
| ·支持向量机(SVM)的理论基础 | 第28-42页 |
| ·统计学习理论 | 第28-35页 |
| ·支持向量机 | 第35-42页 |
| ·支持向量机(SVM)表示图像的原理 | 第42-44页 |
| ·支持向量机分类的理论基础 | 第42-43页 |
| ·支持向量回归(SVR)的理论基础 | 第43-44页 |
| ·支持向量机(SVR)的图像边缘检测方法 | 第44-46页 |
| ·算法分析 | 第44-45页 |
| ·算法实现 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于小波变换的车辆特征技术的研究 | 第47-58页 |
| ·小波分析与FOURIER分析 | 第47-48页 |
| ·小波理论的构建 | 第48-55页 |
| ·小波变换的概念 | 第48页 |
| ·小波变换的性质 | 第48-49页 |
| ·多分辨率分析 | 第49-53页 |
| ·Mallat算法 | 第53-55页 |
| ·基于小波变换的车辆特征提取 | 第55-56页 |
| ·建立特征描述模型 | 第55-56页 |
| ·去噪处理技术 | 第56页 |
| ·数据特征的提取技术 | 第56-58页 |
| 第五章 基于支持向量机的车辆分类方法 | 第58-62页 |
| ·多值分类方法提出 | 第58-59页 |
| ·车辆多值方法的实现 | 第59-60页 |
| ·测试结果 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与进一步工作 | 第62-64页 |
| ·主要研究成果 | 第62页 |
| ·进一步的工作 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录(攻读硕士学位期间发表论文目录) | 第68页 |
