声明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 车牌识别系统模块及原理
1.3 国内外车牌识别技术的研究现状
1.4 本论文的主要内容
2 基于Lab的显著性车牌定位方法
2.1 预处理
2.2 车牌定位方法分析
2.1.1 基于颜色特征的车牌定位方法
2.1.2 基于纹理特征的车牌定位方法
2.1.3 基于神经网络的车牌定位方法
2.3 —种基于Lab的显著性车牌定位方法
2.3.1 颜色空间
2.3.2 显著性车牌粗定位
2.3.3 去除伪车牌区域
2.4 实验数据分析
2.5 本章小结
3 车牌字符切分与HOG特征提取
3.1 基于轮廓提取结合字符排列特性的字符切分
3.1.1 字符切分方法分析
3.1.2 基于轮廓提取结合字符排列特性的切分
3.2 基于HOG的车牌字符特征提取
3.3 本章小结
4 样本的二次筛选与快速KNN字符识别
4.1 样本的二次筛选
4.1.1 方法的提出
4.1.2 基于动态聚类的样本选择方法
4.1.3 样本的二次筛选
4.1.4 样本筛选结果分析
4.2 基于快速KNN算法的字符识别
4.2.1 最小距离分类器和最近邻分类器
4.2.2 基于快速KNN算法的字符识别
4.2.3 实验结果与分析
4.3 本章小结
5 相似字符的二次识别
5.1 相似字符的识别方法分析
5.1.1 骨架特征法
5.1.2 灰度统计法
5.1.3 边界距离法和穿线法
5.2 相似字符的差异区域提取
5.2.1 差异区域划分
5.2.2 差异区域提取
5.3 相似字符的二次识别
5.3.1 可靠性度量
5.3.2 相似字符的二次识别
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 研究课题展望
致谢
参考文献
南京理工大学;