车牌检测与识别的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章.概述 | 第7-18页 |
| ·论文工作背景 | 第7-8页 |
| ·车牌识别技术的发展和现状 | 第8-17页 |
| ·车牌定位技术的发展和现状 | 第10-15页 |
| ·车牌字符分割的发展和现状 | 第15-16页 |
| ·车牌字符识别技术的发展和现状 | 第16-17页 |
| ·论文的结构 | 第17-18页 |
| 第二章.最大稳定极值区域检测子 | 第18-28页 |
| ·最大稳定极值区域 | 第18-20页 |
| ·MSER的数学定义 | 第19-20页 |
| ·性质 | 第20页 |
| ·最大稳定极值区域的提取算法 | 第20-27页 |
| ·像素点排序 | 第21页 |
| ·提取极值区域 | 第21页 |
| ·成分树及最大稳定判定条件 | 第21-25页 |
| ·区域清理 | 第25页 |
| ·不规则区域的椭圆调整 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章.基于Adaboost分类器的车牌检测算法 | 第28-42页 |
| ·Gabor特征概述 | 第28-33页 |
| ·傅立叶变换 | 第28-29页 |
| ·Gabor变换 | 第29-32页 |
| ·Gabor特征提取 | 第32-33页 |
| ·Adaboost算法 | 第33-38页 |
| ·Adaboost算法的提出 | 第33-36页 |
| ·Adaboost算法的理论分析 | 第36-38页 |
| ·Adaboost算法的训练过程 | 第38-39页 |
| ·Adaboost算法的检测过程 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章.车牌字符识别 | 第42-53页 |
| ·字符识别原理及主要方法 | 第42-43页 |
| ·车牌字符的特点 | 第43-44页 |
| ·形状上下文 | 第44-50页 |
| ·形状上下文 | 第44-47页 |
| ·相似度度量 | 第47-48页 |
| ·薄板样条插值 | 第48-49页 |
| ·不变性和鲁棒性分析 | 第49-50页 |
| ·基于形状上下文的字符模板匹配 | 第50-52页 |
| ·模板匹配 | 第50页 |
| ·创建匹配模板 | 第50-51页 |
| ·基于形状上下文的字符模板匹配 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章.车牌自动识别系统 | 第53-61页 |
| ·系统的总体描述 | 第53页 |
| ·系统的目的与功能 | 第53页 |
| ·系统开发环境 | 第53页 |
| ·系统算法流程 | 第53-56页 |
| ·系统测试结果及分析 | 第56-61页 |
| ·分割模块的测试结果及分析 | 第56页 |
| ·检测模块的测试结果及分析 | 第56-59页 |
| ·字符识别模块的测试结果及分析 | 第59-61页 |
| 第六章.总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
