基于视频的汽车车型识别研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章 绪论	第10-17页
·选题依据及研究意义	第10页
·车型识别国内外研究现状	第10-12页
·基于视频图像的车型识别技术研究现状	第12-15页
·特征提取方法研究现状	第12-13页
·模式识别方法研究现状	第13-15页
·论文的主要内容和组织结构	第15-17页
第二章 视频图像采集与车辆检测	第17-33页
·视频图像采集	第17页
·车辆的检测方法	第17-21页
·时间差值变化检测	第18-19页
·光流检测	第19-20页
·背景差分检测	第20-21页
·背景建模和更新技术	第21-27页
·基于统计的背景模型	第22-25页
·基于高斯分布的背景模型	第25-26页
·基于卡尔曼滤波的背景模型	第26-27页
·基于时间差分和背景差分相融合的车辆检测	第27-32页
·本章小结	第32-33页
第三章 特征提取与选择	第33-47页
·基于 SURF 算法的特征检测	第33-42页
·SURF 特征点检测	第34-39页
·SURF 特征点描述	第39-42页
·图像 SURF 特征向量获取	第42-44页
·SURF 特征鉴别能力分析与特征选择	第44-46页
·汽车车型分类特征提取	第46页
·本章小结	第46-47页
第四章 基于 RBF 神经网络的车型识别	第47-60页
·RBF 神经网络模型	第47-50页
·RBF 神经网络结构	第47-49页
·RBF 神经网络的映射关系	第49-50页
·RBF 神经网络的硬件实现	第50-54页
·ZISC 技术及其在模式识别中的作用	第50-54页
·EZB 624 PCI 神经网络卡	第54页
·车型识别性能分析	第54-59页
·本章小结	第59-60页
第五章 总结与展望	第60-62页
·全文工作总结	第60页
·展望	第60-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-68页
攻硕期间取得的研究成果	第68-69页