基于图像处理与神经网络的车牌识别技术的研究



基于图像处理与神经网络的车牌识别技术的研究

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基于图像处理与神经网络的车牌识别技术的研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
第一章绪论	第7-15 页
· 课题背景及现实意义	第7-8 页
· 车牌识别的主要方法	第8-10 页
· IC 卡识别技术	第8-9 页
· 条形码识别技术	第9 页
· 图象处理技术	第9 页
· 传统模式识别技术	第9-10 页
· 人工神经网络技术	第10 页
· LPR 系统国内外研究现状	第10-12 页
· 我国汽车牌照的特殊性	第12-13 页
· 课题的主要研究内容	第13-15 页
第二章车牌图像预处理	第15-27 页
· 图像的灰度化	第15-16 页
· 图像增强	第16-21 页
· 对比度增强	第16-18 页
· 灰度均衡	第18-19 页
· 图像滤波	第19-21 页
· 图像二值化	第21-27 页
· 二值化方法介绍	第22-25 页
· 本文提出的二值化方法	第25-27 页
第三章汽车牌照的定位	第27-33 页
· 常用车牌定位方法	第27-28 页
· 一种基于水平扫描与垂直投影的车牌定位方法	第28-33 页
第四章车牌字符的分割	第33-39 页
· 字符分割基础	第33-34 页
· 行切分技术	第33 页
· 字切分技术	第33-34 页
· 牌照的倾斜校正	第34-37 页
· 霍夫变换原理	第34-35 页
· 霍夫变换实现与车牌倾斜校正	第35-37 页
· 基于垂直投影与先验知识的分割算法	第37-39 页
第五章车牌字符的识别	第39-65 页
· 字符识别技术概述	第39-40 页
· 字符识别的结构方法	第40-42 页
· 基于骨架方法	第40 页
· 基于轮廓方法	第40-41 页
· 基于局部图像方法	第41 页
· 特征提取与识别的融合	第41-42 页
· 字符识别的统计方法特征提取	第42-43 页
· 全局特征	第42 页
· 局部特征	第42-43 页
· 分类器的选取	第43-45 页
· 基于距离的分类器	第44 页
· 神经网络识别	第44-45 页
· BP 神经网络结构	第45-58 页
· 神经网络理论概述	第45 页
· 人工神经元模型	第45-48 页
· 神经网络的学习	第48-49 页
· 误差反向传播学习算法－BP 算法	第49-58 页
· 神经网络在车牌字符识别中的应用	第58-65 页
· 字符预处理	第59-61 页
· 特征的提取	第61-62 页
· 分类器的选取及神经网络的设计	第62-65 页
总结与展望	第65-67 页
致谢	第67-69 页
参考文献	第69-73 页
研究成果	第73 页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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