车徽识别算法的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·课题的背景和意义 | 第6-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文的整体框架 | 第10-11页 |
| 第二章 智能交通系统介绍 | 第11-18页 |
| ·智能交通系统的概念 | 第11-12页 |
| ·智能交通系统的设计目标 | 第12-13页 |
| ·智能交通系统的功能和内容 | 第13-15页 |
| ·智能交通系统的效益 | 第15-16页 |
| ·智能交通系统在我国的发展现状 | 第16-18页 |
| 第三章 车徽识别技术 | 第18-20页 |
| ·车徽识别系统的工作原理 | 第18页 |
| ·车徽识别技术的发展现状 | 第18页 |
| ·车徽识别技术中的难点 | 第18-20页 |
| ·车徽本身的特征 | 第18-19页 |
| ·外部环境的特征 | 第19-20页 |
| 第四章 车徽识别的理论基础 | 第20-32页 |
| ·知识与知识系统理论 | 第20-24页 |
| ·知识的概念 | 第20页 |
| ·知识系统的结构 | 第20-22页 |
| ·知识系统的应用领域和类型 | 第22-24页 |
| ·神经网络理论 | 第24-28页 |
| ·人工神经网络的概念及其特点 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络的基本结构与模型 | 第25-27页 |
| ·BP 神经网络 | 第27-28页 |
| ·流形学习 | 第28-32页 |
| 第五章 基于知识与神经网络的车徽识别算法 | 第32-40页 |
| ·基于知识与神经网络的车徽识别算法的工作原理 | 第32页 |
| ·知识库的建立 | 第32-36页 |
| ·车徽的间隙数 | 第33-34页 |
| ·车徽轮廓 | 第34-35页 |
| ·神经网络的权值 | 第35-36页 |
| ·推理机 | 第36-38页 |
| ·推理机的结构 | 第36-37页 |
| ·推理机的实现 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 基于流形学习的车徽识别算法 | 第40-44页 |
| ·基于流形学习的车徽识别算法介绍 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第七章 结论与展望 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士期间公开发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
