神经网络在车牌识别中的应用研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章 绪论	第10-14页
·引言	第10-11页
·车牌识别系统的关键技术	第11-12页
·图像预处理与车牌定位	第11页
·字符识别	第11-12页
·国内外研究现状	第12-14页
第二章 车牌图像预处理	第14-21页
·图像灰度化	第14-15页
·设备无关位图	第14-15页
·色彩系统	第15页
·灰度化处理	第15页
·图像滤波	第15-17页
·邻域平均法	第16页
·中值滤波	第16-17页
·图像二值化	第17-18页
·边缘检测	第18-21页
第三章 车牌定位与字符分割	第21-28页
·车牌定位	第21-24页
·我国车牌的特点	第21-22页
·车牌定位	第22-24页
·车牌分割	第24-28页
·字符分割技术	第24-26页
·车牌的倾斜校正	第26-28页
第四章 车牌字符识别	第28-44页
·字符识别技术概述	第28页
·字符识别常用方法	第28-30页
·结构模式识别方法	第28-29页
·贝叶斯统计决策模式识别方法	第29-30页
·人工神经网络方法	第30页
·字符识别的 BP 网络结构的设计	第30-44页
·输入层、输出层神经元个数	第31-32页
·隐含层层数的选择	第32-33页
·隐含层神经元数目的选择	第33-34页
·BP 网络的参数的设置	第34-37页
·字符特征的提取	第37-39页
·BP 网络的训练	第39-40页
·网络训练结果	第40-42页
·实验结果分析	第42-44页
总结与展望	第44-45页
一、 总结	第44页
二、 展望	第44-45页
参考文献	第45-48页
致谢	第48-50页
附录 A	第50-51页
详细摘要	第51-58页