基于边缘提升高斯卡尔曼模型与决策树贝叶斯的运动车辆检测与识别

摘要	第4-5页
Abstract	第5页
1 绪论	第8-12页
1.1 研究背景与意义	第8页
1.2 国内外研究现状	第8-10页
1.3 本文的主要工作	第10页
1.4 论文内容与结构	第10-11页
1.5 本章小结	第11-12页
2 图像分析与模式识别基础	第12-29页
2.1 图像处理相关理论基础	第12-24页
2.2 模式识别常用方法	第24-28页
2.3 本章小结	第28-29页
3 基于边缘轮廓提升高斯卡尔曼模型的运动车辆检测	第29-48页
3.1 背景模型	第29-30页
3.2 背景模型与背景减的流程与缺陷	第30-31页
3.3 结合边缘轮廓与高斯卡尔曼模型的运动检测	第31-43页
3.4 实验结果与分析	第43-47页
3.5 本章小结	第47-48页
4 基于决策树贝叶斯的车型初步识别分类	第48-61页
4.1 贝叶斯算法与决策树	第48-49页
4.2 车辆可识别特征分析	第49-51页
4.3 决策树提升的贝叶斯的车型初步识别分类	第51-55页
4.4 实验结果与分析	第55-60页
4.5 本章小结	第60-61页
5 总结展望	第61-63页
5.1 总结	第61页
5.2 展望	第61-63页
致谢	第63-64页
参考文献	第64-68页
附录 攻读硕士期间发表论文及项目情况	第68页