模糊车牌的统计识别
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的目的及其意义 | 第8页 |
| ·我国车牌的现状 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·车牌识别研究现状 | 第9-10页 |
| ·字符识别研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第11-13页 |
| 第二章 二维线性鉴别分析 | 第13-19页 |
| ·线性鉴别分析 | 第13-14页 |
| ·二维线性鉴别分析 | 第14-15页 |
| ·最大散度差鉴别准则 | 第15页 |
| ·车牌字符的 2DLDA 实验 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 高斯混合模型 | 第19-29页 |
| ·高斯模型概述 | 第19页 |
| ·高斯混合模型（GMM） | 第19-20页 |
| ·GMM 聚类 | 第20页 |
| ·递增 EM 算法建立 GMM | 第20-25页 |
| ·EM 算法 | 第20-22页 |
| ·递增 EM 算法建立 GMM | 第22-24页 |
| ·仿真实验 | 第24-25页 |
| ·车牌字符的 GMM 聚类实验 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 二维模糊 C 均值聚类 | 第29-37页 |
| ·K-means 聚类 | 第29-30页 |
| ·模糊 C 均值聚类 | 第30-32页 |
| ·改进的模糊 C 均值聚类 | 第32-35页 |
| ·递增的模糊 C 均值聚类 | 第32-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-35页 |
| ·车牌字符的递增 FCM 算法实验 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 加权分块二维线性鉴别分析 | 第37-49页 |
| ·分块二维线性鉴别分析 | 第37-39页 |
| ·加权分块二维线性鉴别分析 | 第39-44页 |
| ·Relief 算法 | 第39-40页 |
| ·分块子图像权值的计算 | 第40-42页 |
| ·加权分块二维线性鉴别分析 | 第42-44页 |
| ·加权分块车牌字符识别实验 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 模糊车牌识别 | 第49-59页 |
| ·图像预处理 | 第49-52页 |
| ·字符识别 | 第52-54页 |
| ·车牌字符图像识别实验 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
