基于神经网络的车牌汉字识别方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章 绪论	第9-17页
·车牌汉字识别研究的意义	第9页
·汉字识别方法介绍	第9-12页
·结构模式识别法	第10页
·统计模式识别法	第10页
·结构模式识别与统计模式识别的结合法	第10-11页
·人工神经网络识别法	第11-12页
·句法模式识别法	第12页
·车牌识别方法	第12-15页
·模板匹配法	第12-13页
·贝叶斯（Bayes）分类器法	第13页
·PCA 学习子空间模式识别	第13-14页
·支持向量机法	第14页
·神经网络方法	第14-15页
·模糊识别法	第15页
·本文研究内容及结构	第15-17页
第二章 图像预处理	第17-23页
·位置归一化	第17-19页
·大小归一化	第19-22页
·本章小结	第22-23页
第三章 汉字粗分类	第23-27页
·汉字投影分析	第23-26页
·本章小结	第26-27页
第四章 基于神经网络的车牌汉字识别器设计与实现	第27-43页
·BP 神经网络模型	第27-32页
·神经网络识别器设计	第32-34页
·特征提取	第32-33页
·神经网络设计结构	第33-34页
·BP 神经网络对粗分类汉字识别	第34-41页
·经过粗分类与未经分类的汉字识别比较	第34-35页
·加噪声汉字的粗分类识别	第35-40页
·有形变的汉字识别效果	第40页
·实验结果总结	第40-41页
·BP 神经网络识别法与模板匹配法比较	第41-42页
·模板匹配法对经粗分类的加噪声汉字识别	第41-42页
·BP 神经网络识别法和模板匹配法比较结果	第42页
·本章小结	第42-43页
第五章 总结与展望	第43-45页
·总结	第43页
·展望	第43-45页
参考文献	第45-48页
后记	第48页