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基于Gabor小波的车辆识别与跟踪技术研究
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基于Gabor小波的车辆识别与跟踪技术研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
1 绪论第10-21 页
　　· 课题研究背景及意义第10-11 页
　　· 车辆目标的跟踪与检测技术第11-19 页
　　　　· 车辆目标的检测方法第11-14 页
　　　　· 车辆目标识别方法第14-17 页
　　　　· 车辆目标的跟踪方法第17-19 页
　　· 本文研究的主要内容第19-21 页
2 GABOR 小波分析第21-33 页
　　· 小波变换第21-24 页
　　　　· 傅里叶变换第21-23 页
　　　　· 小波变换第23-24 页
　　· GABOR小波第24-28 页
　　　　· Gabor 滤波器表达式第24-26 页
　　　　· 2D Gabor 滤波器第26-28 页
　　· 多通道GABOR滤波器第28-32 页
　　　　· 基于多通道Gabor 滤波器的图像展开第28-29 页
　　　　· 多通道Gabor 滤波器的参数选择第29 页
　　　　· 基于多通道Gabor 滤波器的纹理特征提取第29-30 页
　　　　· 多通道Gabor 滤波器的设计第30-31 页
　　　　· 灰度图像目标的特征向量表示第31-32 页
　　· 本章小结第32-33 页
3 基于GABOR 小波特征和BP 神经网络的车辆目标识别第33-60 页
　　· 车辆目标识别系统的预处理第33-37 页
　　　　· 视频图像序列采集第33-34 页
　　　　· 确定目标区域第34-35 页
　　　　· 背景重建第35-36 页
　　　　· 图像滤波第36-37 页
　　· 提取GABOR小波特征的方法第37-52 页
　　　　· Gabor 滤波器参数的选择第38 页
　　　　· Gabor 小波特征点的提取第38-42 页
　　　　· 建立目标数据库第42-46 页
　　　　· 特征点的匹配第46-52 页
　　· 基于BP 神经网络的车型识别第52-58 页
　　　　· 神经网络介绍第52-54 页
　　　　· BP 网络学习规则第54-55 页
　　　　· BP 网络结构设计第55-57 页
　　　　· BP 网络的参数设置和训练第57 页
　　　　· 车型识别系统的实现第57-58 页
　　　　· 车型识别实验结果分析第58 页
　　· 本章小结第58-60 页
4 基于KALMAN 滤波和GABOR 特征匹配的车辆目标跟踪第60-80 页
　　· 概述第60-61 页
　　· KALMAN滤波器实现原理第61-65 页
　　· 基于KALMAN 滤波器的目标运动估计第65-66 页
　　· 图像匹配算法第66-71 页
　　　　· 基于Gabor 特征点的特征匹配第66-69 页
　　　　· 车辆目标的运动模型第69-71 页
　　· GABOR小波跟踪算法的实现第71-72 页
　　　　· 算法的适用范围第71 页
　　　　· 算法流程图第71-72 页
　　· 跟踪实验结果分析第72-79 页
　　· 本章小结第79-80 页
5 总结与展望第80-82 页
　　· 本文工作及成果总结第80-81 页
　　· 下一步的研究工作第81-82 页
参考文献第82-86 页
致谢第86-87 页
研究生期间发表论文及参见项目情况第87 页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。
 
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