聚类与遗传混合优化RBF神经网络的车牌识别研究



聚类与遗传混合优化RBF神经网络的车牌识别研究

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聚类与遗传混合优化RBF神经网络的车牌识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-16页
· 课题研究背景及意义	第11-12页
· 车牌识别系统研究现状	第12-13页
· 国内车牌识别技术研究现状	第12-13页
· 国外车牌识别技术研究现状	第13页
· 车牌识别难点	第13-14页
· 课题研究内容	第14页
· 论文的结构安排	第14-16页
第2章边缘检测和数学形态学结合的车牌定位研究	第16-29页
· 车牌定位方法概述	第16-17页
· 基于边缘检测的车牌定位方法	第16页
· 基于几何特征的车牌定位方法	第16-17页
· 基于投影的车牌定位方法	第17页
· 基于彩色空间转换的车牌定位法	第17页
· 图像预处理	第17-21页
· 彩色车牌图像灰度化	第17-18页
· 基于灰度形态学运算的车牌图像区域增强	第18-21页
· 基于边缘检测与数学形态学相结合的车牌定位	第21-28页
· 车牌边缘检测	第21-24页
· 车牌边缘图像水平跳变点统计确定车牌候选区域	第24-25页
· 数学形态学运算处理车牌候选区域	第25-27页
· 伪车牌区域的去除	第27-28页
· 车牌定位实验结果与分析	第28页
· 本章小结	第28-29页
第3章连通域与模板匹配相结合的字符分割算法设计	第29-42页
· 标准车牌字符的排列特点简介	第29页
· 常用的字符分割方法概述	第29-31页
· 基于投影的字符分割方法	第30页
· 基于模板匹配的字符分割方法	第30-31页
· 基于连通域的字符分割方法	第31页
· 基于radon变换的车牌倾斜矫正	第31-34页
· 车牌边缘的去除	第34-36页
· 车牌二值化	第34页
· 基于边缘跳变点统计的车牌上下边缘去除	第34-35页
· 基于模板匹配的车牌左右边缘去除	第35-36页
· 基于连通域与模板匹配的字符分割	第36-40页
· 基于模板匹配的二三字符间隔区域位置确定	第36-37页
· 连通域与模板匹配结合的车牌右半区域字符分割	第37-39页
· 连通域与模板匹配结合的车牌左半区域字符分割	第39-40页
· 字符分割实验结果与分析	第40-41页
· 本章小结	第41-42页
第4章混合优化的RBF网络车牌识别方法	第42-53页
· 字符特征提取常用方法概述	第42页
· 字符结构特征提取法	第42页
· 字符统计特征提取法	第42页
· 字符识别常用方法概述	第42-43页
· 基于模板匹配的字符识别方法	第43页
· 神经网络字符识别法	第43页
· 字符尺寸归一化	第43-44页
· 基于hog的字符特征提取	第44-45页
· 聚类与遗传混合优化的车牌识别RBF网络设计	第45-47页
· RBF神经网络结构原理	第45-46页
· RBF神经网络常用训练方法及不足	第46-47页
· 最近邻聚类与k-均值聚类相结合确定隐层中心值	第47-48页
· 最近邻聚类确定初始聚类中心	第47页
· k-均值聚类确定最终聚类中心	第47-48页
· 遗传算法确定隐层中心宽度	第48-49页
· 字符识别实验结果与分析	第49-52页
· 本章小结	第52-53页
第5章基于MATLAB环境的车牌识别GUI界面搭建	第53-60页
· MATLAB环境下GUI界面介绍	第53页
· 启动GUIDE	第53-56页
· 车牌识别GUI界面构建	第56-58页
· 本章小结	第58-60页
结论	第60-61页
参考文献	第61-65页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第65-66页
致谢	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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