基于SVM的车型自动分类方法的研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 本论文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 车型分类技术的发展 | 第10-14页 |
| 1.2.2 车型分类系统的应用 | 第14页 |
| 1.2.3 支持向量机 | 第14页 |
| 1.3 本论文研究的主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 图像预处理和特征值的提取 | 第16-27页 |
| 2.1 图像预处理 | 第16-22页 |
| 2.1.1 图像的灰度化与平滑 | 第16-18页 |
| 2.1.2 图像的分割 | 第18-21页 |
| 2.1.3 图像的二值化 | 第21-22页 |
| 2.2 常用的边缘检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3 特征提取 | 第23-26页 |
| 2.3.1 HOG特征表示方式 | 第23-24页 |
| 2.3.2 HOG的特征提取 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 测试与实验结果分析 | 第27-39页 |
| 3.1 形态学边缘检测 | 第27-30页 |
| 3.2 边缘检测及分析 | 第30-32页 |
| 3.3 寻找车辆结果及分析 | 第32-36页 |
| 3.4 整体运行准确性的分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 对动态视频的处理分析 | 第39-50页 |
| 4.1 制作模板图片库 | 第40-42页 |
| 4.2 对动态视频的处理分析 | 第42-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
