流行学习在交通标志识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·关键技术及其现状 | 第10-11页 |
| ·主要工作和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 交通标志识别综述 | 第13-21页 |
| ·交通标志基础知识 | 第13-14页 |
| ·交通标志的预处理 | 第14-15页 |
| ·交通标志的检测 | 第15-19页 |
| ·交通标志的分类 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 流行学习算法研究 | 第21-33页 |
| ·流行学习的基本概念 | 第21-23页 |
| ·线性与非线性降维 | 第23页 |
| ·流行学习的方法分析 | 第23-25页 |
| ·多维尺度分析与Isomap算法 | 第23-25页 |
| ·拉普拉斯特征映射 | 第25页 |
| ·LLE算法分析 | 第25-32页 |
| ·LLE算法设计思想 | 第25-26页 |
| ·LLE算法 | 第26-30页 |
| ·数据降维试验与分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 特征提取方法的应用 | 第33-45页 |
| ·主成分分析 | 第33-35页 |
| ·基于Fisher准则的LDA方法 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络与基分类器设计 | 第36-39页 |
| ·BP神经网络 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络分类器的设计 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-44页 |
| ·人脸识别对比试验 | 第39-42页 |
| ·交通标志识别对比试验 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 交通标志的识别 | 第45-55页 |
| ·交通标志检测与识别系统的框架设计 | 第45-46页 |
| ·基于不变矩的交通标志检测 | 第46-48页 |
| ·基于AdaBoost算法的交通标志分类 | 第48-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·实验样本集 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55页 |
| ·进一步研究 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录A | 第63-64页 |
