基于实际特征和模糊SVM的车型分类方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·车型自动分类系统发展现状 | 第10-12页 |
| ·国外车型自动分类技术研究 | 第10-11页 |
| ·国内车型自动分类技术研究 | 第11-12页 |
| ·图像分类方法关键技术 | 第12-14页 |
| ·车型分类方法 | 第12-13页 |
| ·特征提取方法 | 第13-14页 |
| ·课题研究主要内容和章节安排 | 第14-17页 |
| ·论文主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 模式识别技术与模糊SVM理论基础 | 第17-25页 |
| ·数字图像处理技术概述 | 第17-18页 |
| ·模式识别技术 | 第18-20页 |
| ·模式识别概念 | 第18-19页 |
| ·模式识别系统构成 | 第19页 |
| ·模式识别常用方法 | 第19-20页 |
| ·模糊SVM理论 | 第20-24页 |
| ·支持向量机 | 第20-22页 |
| ·模糊支持向量机 | 第22-24页 |
| ·模糊SVM分类特点 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 目标图像预处理与特征提取 | 第25-41页 |
| ·图像灰度化处理与图像平滑 | 第25-29页 |
| ·灰度化变换 | 第25-27页 |
| ·图像平滑 | 第27-29页 |
| ·图像分割 | 第29-32页 |
| ·基于阈值方法 | 第30-31页 |
| ·背景差分方法 | 第31-32页 |
| ·图像二值化 | 第32-34页 |
| ·特征提取 | 第34-39页 |
| ·车辆特征参数 | 第34-35页 |
| ·特征选择原理 | 第35页 |
| ·特征点定位算法 | 第35-37页 |
| ·特征提取实现 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于实际特征值的车型初分 | 第41-51页 |
| ·特征值换算方法 | 第41-45页 |
| ·换算原理 | 第41页 |
| ·摄像头无偏移角 | 第41-43页 |
| ·摄像头有偏移角 | 第43-45页 |
| ·误差分析 | 第45-46页 |
| ·系统误差 | 第45页 |
| ·实验误差 | 第45-46页 |
| ·样本库建立 | 第46-48页 |
| ·样本采集 | 第46-47页 |
| ·样本库设计 | 第47-48页 |
| ·初分结果 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 模糊SVM分类器设计与分类实验 | 第51-63页 |
| ·设计平台介绍 | 第51页 |
| ·分类器详细设计 | 第51-56页 |
| ·训练样本选择 | 第51-52页 |
| ·模糊模式库建立 | 第52-53页 |
| ·核函数选择 | 第53-56页 |
| ·车型分类标准 | 第56-58页 |
| ·国家车型分类标准 | 第56-57页 |
| ·公路收费车型分类 | 第57页 |
| ·本文车型细分依据 | 第57-58页 |
| ·分类实验 | 第58-62页 |
| ·实验过程 | 第58-59页 |
| ·结果分析 | 第59-61页 |
| ·实验存在问题 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文及项目实践 | 第71页 |
