交通标志形状分析与识别

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章 绪论	第9-13页
·课题的研究背景和意义	第9-10页
·交通标志识别的研究现状	第10-11页
·本文主要的研究工作	第11-12页
·本文的组织结构	第12-13页
第二章 交通标志形状分析与识别方法理论研究	第13-28页
·交通标志特征提取算法研究	第13-19页
·基于轮廓的交通标志特征提取方法	第14-16页
·基于区域的交通标志特征提取方法	第16-17页
·小波分析理论方法	第17-18页
·PCA 算法理论	第18-19页
·交通标志识别算法研究	第19-21页
·机器学习算法	第19页
·基于 SVM 的分类器	第19-21页
·SVM 算法研究	第21-27页
·线性分类器	第21-23页
·线性最优分类超平面	第23-24页
·SVM 的核函数	第24-26页
·基于 SVM 的多分类器	第26-27页
·本章小结	第27-28页
第三章 基于链码和小波不变矩的交通标志特征提取	第28-43页
·基于链码的交通标志特征提取	第28-33页
·链码提取轮廓特征	第28-30页
·基于链码的快速傅里叶变换	第30-32页
·快速傅里叶描述符的优化	第32-33页
·基于小波不变矩的交通标志特征提取	第33-36页
·矩的定义	第33-35页
·小波不变矩交通标志特征提取	第35-36页
·实验结果与分析	第36-42页
·本章小结	第42-43页
第四章 基于 SVM 的交通标志识别	第43-56页
·交通标志识别系框架	第43页
·SVM 中核函数选择和参数优化	第43-44页
·GASVM 决策树多分类器	第44-50页
·SVM 决策树分类器	第44-46页
·基于 GA 的 SVM 决策树分类器	第46-50页
·实验结果与分析	第50-55页
·本章小结	第55-56页
第五章 总结与展望	第56-58页
·本文总结	第56页
·未来展望	第56-58页
参考文献	第58-61页
发表论文和科研情况说明	第61-62页
致谢	第62-63页