基于图像内容识别和神经网络的车牌识别方法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题的背景及现实意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·我国汽车牌照的特殊性 | 第8页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第8-9页 |
| ·论文的结构 | 第9-10页 |
| 第2章 车牌定位及相关问题的研究 | 第10-18页 |
| ·车牌定位方法综述 | 第10-11页 |
| ·基于灰度图像进行车牌定位的方法 | 第10页 |
| ·基于彩色图像的车牌定位 | 第10-11页 |
| ·各种车牌定位技术的研究 | 第11-13页 |
| ·基于边界的车牌定位技术 | 第11页 |
| ·基于区域的车牌定位技术 | 第11页 |
| ·基于神经元网络的车牌定位技术 | 第11-12页 |
| ·基于小波分析和变换的车牌定位技术 | 第12页 |
| ·基于矢量量化的车牌定位方法 | 第12-13页 |
| ·基于颜色空间的车牌定位方法 | 第13页 |
| ·本文采用的车牌定位方法来实现 | 第13-18页 |
| 第3章 车牌字符分割方法的研究 | 第18-31页 |
| ·字符分割技术综述 | 第18-21页 |
| ·字符分割历史回顾 | 第18-19页 |
| ·字符切分策略 | 第19-20页 |
| ·印刷体字符的切分 | 第20-21页 |
| ·车牌图像的灰度化 | 第21页 |
| ·车牌图像二值化 | 第21-23页 |
| ·二值化基础 | 第21-22页 |
| ·Otsu 算法在车牌识别的图像二值化中的应用 | 第22-23页 |
| ·车牌切分中倾斜校正的研究 | 第23-29页 |
| ·倾斜的角度的计算 | 第24-27页 |
| ·坐标变换校正图像 | 第27-29页 |
| ·字符分割 | 第29-31页 |
| 第4章 车牌识别中的数字及字母识别方法的研究 | 第31-39页 |
| ·模板匹配字符识别 | 第31-34页 |
| ·创建匹配模板 | 第32-33页 |
| ·字符的归一化 | 第33-34页 |
| ·模板匹配 | 第34页 |
| ·基于过线数特征的识别方法 | 第34-38页 |
| ·一种快速有效地车牌字符识别算法 | 第38-39页 |
| 第5章 车牌识别中汉字识别方法的研究 | 第39-46页 |
| ·字符特征的提取 | 第39-40页 |
| ·基于神经元网络的汉字识别技术 | 第40-44页 |
| ·神经元模型 | 第40-42页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第42-43页 |
| ·BP 网络的设计 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络的技术实现及试验结果分析 | 第44-46页 |
| ·BP 网络的拓扑结构 | 第44-45页 |
| ·BP 网络的训练 | 第45-46页 |
| 第6章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 摘要 | 第50-52页 |
| Abstract | 第52-53页 |
