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高清视频电子警察关键算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·课题背景及意义第9-10页
   ·课题国内外研究现状第10-12页
   ·电子警察的分类以及特点第12-14页
   ·本文的主要结构第14-15页
第2章 系统框架第15-19页
   ·引言第15页
   ·高清概述第15页
   ·OPENCV 概述第15-16页
   ·系统模块框架第16-18页
   ·本章小结第18-19页
第3章 信号灯检测第19-31页
   ·引言第19-21页
   ·信号灯约束第21-22页
     ·信号灯相关说明第21页
     ·信号灯的规律约束条件第21-22页
   ·颜色空间变换第22-24页
     ·RGB 颜色空间第23页
     ·YUV 颜色空间第23页
     ·颜色空间之间的转换第23-24页
   ·利用状态变化检测信号灯第24-25页
   ·信号灯位置校准第25-27页
     ·基于遗传算法的模板匹配第25-26页
     ·遗传算法第26-27页
   ·实验结果第27-30页
   ·本章小结第30-31页
第4章 数字水印第31-44页
   ·引言第31-32页
   ·数字水印第32-34页
     ·数字水印模型第32-33页
     ·数字水印的分类第33-34页
   ·变换域第34-37页
     ·离散余弦变换第34-36页
     ·小波变换第36-37页
   ·JPEG 编码第37-39页
   ·原理及实验第39-43页
     ·水印的嵌入流程第39-41页
     ·水印的提取第41页
     ·实验结果第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第5章 字符识别第44-59页
   ·引言第44页
   ·车牌字符的标准和特点第44-48页
     ·字符特征第45-47页
     ·字符识别流程第47-48页
   ·字符识别的方法第48-50页
     ·模板匹配第48-49页
     ·特征统计第49页
     ·神经网络第49页
     ·支持向量机第49-50页
   ·ADABOOST 算法第50-53页
     ·PAC 模型第50页
     ·ADABOOST 算法发展第50-51页
     ·ADABOOST 算法流程第51-53页
   ·基于 HAARLIKE 特征的 ADABOOST 算法第53-58页
     ·特征计算第53-54页
     ·实验过程第54-58页
   ·本章小结第58-59页
结论第59-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第66-67页
致谢第67-68页
作者简介第68页

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