基于视频的车型识别关键技术研究
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基于视频的车型识别关键技术研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-13页
图形索引
第13-15页
表格索引
第15-16页
第一章 绪论
第16-28页
1.1 研究意义和目标
第16-20页
1.1.1 选题背景
第16-17页
1.1.2 基于视频的车型识别技术的意义
第17-19页
1.1.3 研究目标
第19-20页
1.2 基于视频的车型识别技术研究现状
第20-24页
1.2.1 国外的研究现状
第20-22页
1.2.2 国内的研究现状
第22-24页
1.3 研究路线和内容
第24-26页
1.3.1 车辆检测与图像分割
第24页
1.3.2 车辆形状特征提取
第24-25页
1.3.3 特征的选择
第25页
1.3.4 车辆类型识别
第25-26页
1.3.5 车辆类型聚类验证
第26页
1.4 本文的主要贡献和组织结构
第26-28页
第二章 基于高斯混合模型和多特征差异性阴影消除的运动目标提取
第28-57页
2.1 引言
第28-29页
2.2 运动目标检测
第29-32页
2.2.1 帧间差法
第29-30页
2.2.2 光流场法
第30-31页
2.2.3 背景差分法
第31-32页
2.3 背景模型
第32-35页
2.3.1 单高斯模型
第32-33页
2.3.2 高斯混和模型(GMM)
第33-35页
2.4 基于多特征差异性的阴影消除
第35-56页
2.4.1 阴影消除介绍
第35-38页
2.4.2 阴影模型
第38-39页
2.4.3 阴影消除技术的相关工作
第39-45页
2.4.4 基于多特征差异性的阴影检测算法
第45-48页
2.4.5 实验与分析
第48-56页
2.5 本章小结
第56-57页
第三章 基于极半径高度函数形状描述子研究
第57-80页
3.1 引言
第57-58页
3.2 形状描述子的相关工作
第58-68页
3.2.1 基于区域的形状描述子
第59-64页
3.2.2 基于轮廓的形状描述子
第64-68页
3.3 极半径高度函数形状描述子
第68-73页
3.3.1 极半径高度函数形状描述子原理
第69-71页
3.3.2 形状匹配
第71-72页
3.3.3 时间复杂度分析
第72-73页
3.4 实验与分析
第73-79页
3.4.1 MPEG-7 CE-Shape-1 Part B数据库上实验
第73-75页
3.4.2 ETH-80数据库上实验
第75-76页
3.4.3 Kimia数据库上实验
第76-77页
3.4.4 实际工程实验
第77-79页
3.5 本章小结
第79-80页
第四章 基于假设间隔的LVQ特征选择算法研究
第80-101页
4.1 引言
第80-81页
4.2 特征选择的相关工作
第81-87页
4.2.1 特征选择算法概述
第81-83页
4.2.2 基于分类间隔的特征选择
第83-84页
4.2.3 基于统计值特征评价函数的特征选择
第84-87页
4.2.4 其他相关特征选择算法
第87页
4.3 基于最大假设间隔的LVQ特征选择算法
第87-92页
4.3.1 评价准则
第87-90页
4.3.2 LVQMFS的算法原理
第90-92页
4.4 实验与分析
第92-100页
4.4.1 实验方法
第92-93页
4.4.2 实验数据
第93-94页
4.4.3 LVQMFS和近年流行特征选择算法的对比实验
第94-97页
4.4.4 LVQMFS和基于统计值特征评价函数特征选择算法的对比实验
第97-98页
4.4.5 LVQMFS对车型数据的特征选择实验
第98-99页
4.4.6 实验分析
第99-100页
4.5 本章小结
第100-101页
第五章 面向数据范围的泛化LVQ算法研究
第101-120页
5.1 引言
第101-102页
5.2 分类算法研究的相关工作
第102-110页
5.2.1 朴素贝叶斯分类器
第102-103页
5.2.2 RBF人工神经网络
第103-105页
5.2.3 支持向量机
第105-107页
5.2.4 学习向量量化(LVQ)神经网络
第107-110页
5.3 面向数据范围的泛化LVQ算法
第110-113页
5.3.1 相似性度量函数
第110-111页
5.3.2 权值更新计算
第111-112页
5.3.3 算法流程和复杂度
第112-113页
5.4 实验和应用
第113-118页
5.4.1 实验用UCI数据集描述
第113-114页
5.4.2 和同类算法对比实验
第114-116页
5.4.3 和典型分类算法的对比实验
第116-117页
5.4.4 真实车型识别数据实验
第117-118页
5.5 本章小结
第118-120页
第六章 基于模糊矩阵的蚁群聚类算法研究
第120-129页
6.1 引言
第120-121页
6.2 蚁群算法介绍
第121-122页
6.3 基于模糊矩阵的蚁群聚类算法
第122-125页
6.3.1 模糊聚类矩阵
第122页
6.3.2 算法原理
第122-125页
6.3.3 算法流程
第125页
6.4 实验与分析
第125-128页
6.4.1 标准数据集实验
第126页
6.4.2 数据验证实验
第126-127页
6.4.3 实际工程实验
第127-128页
6.5 本章小结
第128-129页
总结和展望
第129-131页
参考文献
第131-149页
攻读博士学位期间取得的研究成果
第149-151页
致谢
第151-152页
附件
第152页
本篇论文共
152
页,
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