| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究难点及现状 | 第11-13页 |
| 1.3 大类别集中国交通标志数据库的建立 | 第13-16页 |
| 1.3.1 大类别集中国交通标志识别数据库构建原则 | 第14页 |
| 1.3.2 大类别集中国交通标志识别数据库基本情况 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主旨与结构安排 | 第16-18页 |
| 2 交通标志图像的特征提取 | 第18-36页 |
| 2.1 交通标志图像预处理 | 第19-22页 |
| 2.2 交通标志图像特征提取 | 第22-35页 |
| 2.2.1 方向梯度直方图特征 | 第23-25页 |
| 2.2.2 尺度不变特征转换 | 第25-28页 |
| 2.2.3 主方向梯度不变特征 | 第28-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 交通标志图像特征的稀疏编码 | 第36-49页 |
| 3.1 关于稀疏编码原理的研究 | 第37-41页 |
| 3.2 关于稀疏向量正则化以及其稀疏性的研究 | 第41-43页 |
| 3.2.1 MP算法 | 第41-43页 |
| 3.2.2 OMP算法 | 第43页 |
| 3.3 关于基准特征空间构建的研究 | 第43-45页 |
| 3.4 交通标志识别系统中的稀疏编码 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 交通标志图像的识别 | 第49-58页 |
| 4.1 支持向量机 | 第49-51页 |
| 4.2 支持向量机中的核函数 | 第51-52页 |
| 4.3 交通标志识别系统中的支持向量机 | 第52-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.4.1 主方向梯度不变特征与其他特征分类结果对比 | 第54-55页 |
| 4.4.2 稀疏编码特征与局部稀疏编码特征分类结果对比 | 第55-56页 |
| 4.4.3 多级基准特征空间与单一基准特征空间分类结果对比 | 第56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
