基于神经网络的车牌号识别方法研究



基于神经网络的车牌号识别方法研究

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基于神经网络的车牌号识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-11页
1.1 背景和意义	第9页
1.2 车牌识别技术的研究现状	第9-10页
1.3 本文的主要研究内容	第10-11页
第2章神经网络与车牌识别	第11-26页
2.1 神经网络简介	第11-14页
2.1.1 人工神经网络	第11页
2.1.2 BP神经网络	第11-14页
2.2 车牌识别系统构成	第14页
2.3 车牌预处理	第14-18页
2.3.1 灰度化	第14-15页
2.3.2 灰度拉伸	第15-16页
2.3.3 边缘检测	第16-17页
2.3.4 二值化	第17-18页
2.4 车牌定位	第18-20页
2.4.1 基于边缘检测的车牌定位法	第18页
2.4.2 基于统计投影直方图的车牌定位法	第18页
2.4.3 基于几何特征的车牌定位法	第18-19页
2.4.4 基于纹理特征的车牌定位法	第19页
2.4.5 基于数学形态学的车牌定位法	第19-20页
2.5 车牌校正	第20-23页
2.5.1 车牌倾斜校正方法	第21页
2.5.2 基于Hough变换倾斜校正	第21-23页
2.6 车牌分割	第23-24页
2.6.1 归一化	第23页
2.6.2 基于字符连通性的字符分割方法	第23页
2.6.3 基于聚类分析的字符分割方法	第23-24页
2.6.4 基于模版的字符分割方法	第24页
2.6.5 基于投影的字符分割方法	第24页
2.7 字符识别方法	第24-25页
2.7.1 基于模版匹配的字符识别方法	第24页
2.7.2 基于统计特征匹配的字符识别方法	第24-25页
2.7.3 基于神经网络的字符识别方法	第25页
2.7.4 基于支持向量机的字符识别方法	第25页
2.8 本章小结	第25-26页
第3章车牌预处理与车牌定位	第26-36页
3.1 车牌特征	第26-27页
3.2 车牌预处理结果	第27-31页
3.2.1 图像灰度化处理结果	第27-28页
3.2.2 灰度拉伸结果	第28页
3.2.3 边缘检测结果	第28-30页
3.2.4 二值化处理结果	第30-31页
3.3 车牌定位结果	第31-35页
3.3.1 基于投影的车牌定位方法结果	第31-32页
3.3.2 基于数学形态学的车牌定位法结果	第32-33页
3.3.3 基于Hough变换倾斜校正结果	第33-34页
3.3.4 基于投影和数学形态学的车牌定位法结果	第34-35页
3.4 本章小结	第35-36页
第4章车牌分割	第36-41页
4.1 车牌边框去除	第36-37页
4.2 车牌字符分割法结果	第37-40页
4.2.1 基于模版的字符分割法结果	第37-38页
4.2.2 基于投影的车牌分割法结果	第38-39页
4.2.3 基于垂直投影和先验知识的车牌分割法结果	第39-40页
4.3 本章小结	第40-41页
第5章车牌字符识别	第41-49页
5.1 基于改进的模版匹配字符识别法结果	第41-43页
5.1.1 特征提取	第41-42页
5.1.2 构建字符模版	第42页
5.1.3 字符匹配	第42-43页
5.2 基于BP神经网络车牌字符识别法结果	第43-48页
5.2.1 BP神经网络结构和设计	第43-46页
5.2.2 改进的BP神经网络法	第46-48页
5.3 本章小结	第48-49页
第6章车牌识别系统构建	第49-53页
6.1 车牌识别系统的模块组建	第49页
6.2 实验结果分析	第49-52页
6.2.1 神经网络训练模版	第49-50页
6.2.2 测试平台搭建	第50-52页
6.3 本章小结	第52-53页
总结与展望	第53-55页
参考文献	第55-58页
致谢	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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