汽车牌照识别算法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·概述 | 第9-10页 |
| ·车牌识别的现实意义 | 第10-11页 |
| ·车牌识别技术的现状与发展 | 第11-13页 |
| ·车牌识别的主要技术 | 第11-13页 |
| ·我国车牌识别的特殊性 | 第13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 2 车牌识别系统概述 | 第15-20页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·字符识别原理 | 第15页 |
| ·字符识别方法 | 第15-16页 |
| ·字符识别方法的发展趋势 | 第16页 |
| ·车牌识别系统简介 | 第16-20页 |
| 3 车牌字符识别预处理及特征提取 | 第20-31页 |
| ·车牌定位与字符分割 | 第20页 |
| ·车牌定位 | 第20页 |
| ·字符分割 | 第20页 |
| ·字符预处理 | 第20-27页 |
| ·归一化 | 第20-22页 |
| ·二值化 | 第22-23页 |
| ·细化 | 第23-27页 |
| ·特征选择和提取 | 第27-31页 |
| 4 基于BP神经网络的字符识别 | 第31-44页 |
| ·人工神经元 | 第31-35页 |
| ·神经元模型 | 第31页 |
| ·常用的作用函数 | 第31-35页 |
| ·人工神经网络的构成和学习规则 | 第35-37页 |
| ·神经网络的构成 | 第35页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第35-37页 |
| ·BP神经网络 | 第37-44页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第37-39页 |
| ·BP网络的设计问题 | 第39-42页 |
| ·BP算法的改进 | 第42-44页 |
| 5 车牌字符识别的设计与实现 | 第44-54页 |
| ·字符预处理 | 第45-47页 |
| ·特征提取 | 第47-48页 |
| ·粗网格特征提取 | 第47页 |
| ·外围特征提取 | 第47-48页 |
| ·笔划密度特征提取 | 第48页 |
| ·BP网络识别 | 第48-50页 |
| ·结果及分析 | 第50-54页 |
| 6 结论 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 | 第59-62页 |
