| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究课题的背景和意义 | 第12-14页 |
| ·光学字符识别概述 | 第12-13页 |
| ·车牌识别研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·车牌识别的研究现状及存在的技术难点 | 第14-18页 |
| ·车牌识别技术最新研究动态 | 第14-15页 |
| ·车牌识别技术概述 | 第15-17页 |
| ·车牌识别存在的技术难点 | 第17-18页 |
| ·论文主要研究内容 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 车牌预处理及字符分割技术 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·车牌图像特征分析 | 第20页 |
| ·车牌图像预处理 | 第20-28页 |
| ·统一背景色 | 第20-22页 |
| ·车牌图像增强 | 第22-23页 |
| ·车牌图像二值化 | 第23-26页 |
| ·车牌图像倾斜校正 | 第26-28页 |
| ·车牌字符分割 | 第28-32页 |
| ·字符分割常用方法 | 第28-29页 |
| ·基于垂直投影和车牌先验知识的字符细分割 | 第29-32页 |
| ·车牌字符分割结果分析 | 第32页 |
| ·车牌字符归一化 | 第32-34页 |
| ·字符位置归一化 | 第32-33页 |
| ·字符大小归一化 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于车牌字符特殊性的特征提取和选择 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·车牌字符特征分析 | 第35-38页 |
| ·正交盖氏矩特征 | 第38-42页 |
| ·矩特征概述 | 第38-39页 |
| ·盖氏多项式及其性质 | 第39页 |
| ·正交盖氏多项式及盖氏矩 | 第39-40页 |
| ·二维盖氏矩及其矩不变量 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于支持向量机及其改进的车牌字符识别技术 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·支持向量机 | 第43-49页 |
| ·线性可分情况 | 第43-46页 |
| ·线性不可分情况 | 第46页 |
| ·支持向量机多分类问题的解决 | 第46-49页 |
| ·基于 SVM 的车牌字符识别 | 第49-50页 |
| ·多类核 Fisher 和 SVM 结合的车牌字符识别 | 第50-53页 |
| ·核 Fisher 判别分析 | 第50-51页 |
| ·核 Fisher 与 SVM 综合分类器 | 第51页 |
| ·多类核 Fisher-SVM 分类器 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 车牌识别在交通违章自动审核服务系统以及 Android 移动平台上的应用 | 第55-65页 |
| ·交通违章自动审核服务系统概述 | 第55页 |
| ·交通违章自动审核服务系统部署 | 第55-56页 |
| ·自动审核服务系统业务流程 | 第56-59页 |
| ·业务流程 | 第56-57页 |
| ·流程分析 | 第57-59页 |
| ·交通违章自动审核服务系统中的车牌检测审核算法 | 第59页 |
| ·交通违章自动审核服务系统运行结果及分析 | 第59-61页 |
| ·自动审核服务器界面 | 第59-60页 |
| ·人工复核客户端 | 第60-61页 |
| ·自动审核平台算法性能比较 | 第61页 |
| ·Android 平台车牌识别系统 | 第61-65页 |
| 第六章 总结和展望 | 第65-67页 |
| ·本文工作总结 | 第65页 |
| ·未来工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |