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车标识别技术研究与软件实现

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车标识别技术研究与软件实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  1.1 研究背景及意义第8页
  1.2 国内外研究现状第8-10页
    1.2.1 车标检测技术第8-9页
    1.2.2 车标识别技术第9-10页
  1.3 本文研究目标及内容第10-13页
    1.3.1 研究目标第10页
    1.3.2 主要研究内容第10-11页
    1.3.3 研究的重点和难点第11-13页
第二章 车标检测算法研究第13-42页
  2.1 引言第13页
  2.2 图像预处理算法第13-22页
    2.2.1 SIFT算法描述第14-17页
    2.2.2 基于SIFT算子的对称轴检测和倾斜校正算法第17-22页
  2.3 基于Adaboost的车牌定位算法第22-28页
    2.3.1 Harr特征第22-23页
    2.3.2 基于Adaboost的车牌检测算法描述第23-28页
  2.4 基于先验知识的车标粗定位算法第28-29页
  2.5 车标精定位算法第29-41页
    2.5.1 背景纹理抑制的车标精定位第30-31页
    2.5.2 基于边缘检测背景纹理抑制的车标精定位第31-35页
    2.5.3 基于Gabor滤波器背景纹理抑制的车标精定位第35-39页
    2.5.4 实验分析第39-41页
  2.6 本章小结第41-42页
第三章 车标识别方法研究第42-59页
  3.1 引言第42页
  3.2 车标特征提取方法第42-51页
    3.2.1 基于金字塔方向梯度直方图(PHOG)特征提取算法第42-45页
    3.2.2 结合MB-LTP的改进PHOG特征提取算法第45-49页
    3.2.3 实验分析第49-51页
  3.3 支持向量机车标分类器设计第51-59页
    3.3.1 支持向量机原理第52-54页
    3.3.2 车标多分类支持向量机设计第54-56页
    3.3.3 实验分析第56-59页
第四章 车标识别系统设计与实现第59-70页
  4.1 系统软硬件环境第59-60页
    4.1.1 系统硬件环境第59-60页
    4.1.2 系统软件环境第60页
  4.2 系统功能及软件架构第60-61页
  4.3 核心软件模块设计实现第61-64页
    4.3.1 车标检测模块设计第61-63页
    4.3.2 车标识别模块设计第63-64页
  4.4 系统测试第64-69页
    4.4.1 系统功能测试第64-68页
    4.4.2 系统性能测试第68-69页
    4.4.3 测试结果分析第69页
  4.5 本章小结第69-70页
第五章 总结与展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-78页
作者在学期间科研成果第78页

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