奇异值分解和主成分分析在车型识别中的应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 2 奇异值分解和主成分分析的概述 | 第18-30页 |
| 2.1 矩阵的奇异值分解 | 第18-19页 |
| 2.2 奇异值的性质 | 第19-20页 |
| 2.3 奇异值分解的意义 | 第20-22页 |
| 2.4 主成分分析的基本概念及原理 | 第22-24页 |
| 2.5 主成分分析的基本性质 | 第24-25页 |
| 2.6 主成分分析样本的选择及预处理 | 第25-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 车辆图像的预处理 | 第30-40页 |
| 3.1 图像的预处理 | 第30页 |
| 3.2 数字图像相关概念 | 第30-31页 |
| 3.3 车辆图像的预处理 | 第31-39页 |
| 3.3.1 车辆图像 | 第32-33页 |
| 3.3.2 相位一致原理 | 第33-36页 |
| 3.3.3 仿真结果 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于奇异值分解的车型识别 | 第40-55页 |
| 4.1 图像的特征提取 | 第40-42页 |
| 4.2 基于奇异值分解的车型识别 | 第42-48页 |
| 4.2.1 预处理 | 第43页 |
| 4.2.2 基于奇异值分解的特征提取 | 第43-45页 |
| 4.2.3 分类方法 | 第45-48页 |
| 4.3 算法实现 | 第48-49页 |
| 4.4 仿真结果 | 第49-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于主成分分析的车型识别 | 第55-68页 |
| 5.1 样本的主成分 | 第55-56页 |
| 5.2 基于主成分分析的车型识别 | 第56-61页 |
| 5.2.1 车辆图像的背景去除 | 第57页 |
| 5.2.2 车辆图像的预处理 | 第57-58页 |
| 5.2.3 基于主成分分析的特征提取 | 第58-59页 |
| 5.2.4 分类方法 | 第59-61页 |
| 5.3 算法实现 | 第61-62页 |
| 5.4 仿真结果 | 第62-66页 |
| 5.5 基于奇异值分解和主成分分析车型识别的比较 | 第66-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-71页 |
| 6.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
