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声明
第一章绪论
1.1课题的研究背景
1.2国内外研究现状
1.3本论文的主要工作
第二章BP神经网络原理
2.1神经网络结构模型
2.1.1 神经元模型
2.1.2人工神经结构
2.2 BP神经网络
2.2.1 BP神经网络介绍
2.2.2 BP神经网络训练
2.2.3 BP网络参数选择
2.2.4 BP算法的缺点和改进
2.3本章小结
第三章基于K-L变换与BP神经网络的车牌字符识别
3.1神经网络与字符识别
3.2字符识别特征的提取
3.3分类器和BP神经网络设计
3.3.1分类器设计
3.3.2 BP神经网络设计
3.4基于灰度图像的K-L变换特征提取方法
3.4.1 K-L变换
3.4.2 K-L变换矩阵的计算
3.4.4 BP神经网络数据
3.5基于二值化图像的改进K—L变换特征提取方法
3.5.1改进的K-L变换
3.5.2 K-L变换矩阵的计算
3.5.3二值化字符图像的特征计算
3.5.4 BP神经网络数据
3.6本章小结
第四章基于VTD、HTD与BP神经网络的车牌字符识别
4.1基于VTD、HTD特征的识别算法
4.1.1特征提取及特征向量生成
4.1.2字符相似度的计算
4.1.3 目标字符的识别
4.2基于VTD、HTD特征的BP神经网络
4.2.1 VTD、HTD特征提取
4.2.2 BP神经网络设计
4.3本章小结
第五章实验数据对比分析及改进
5.1实验数据对比分析
5.1.1 MATLAB和C++Builder编程实现
5.1.2实验数据对比分析
5.2改进方法—修正识别结果
5.3本章小结
第六章结束语
致谢
参考文献