1.道路交通标志自动分割与识别算法及数学模型研究1.道路交通标志自动分割与识别算法及数学模型研究 | 第1-60页 |
1.概述 | 第8-12页 |
·研究背景 | 第8-10页 |
·交通标志识别中存在的问题 | 第10页 |
·论文的组织结构 | 第10-12页 |
2.研究现状 | 第12-15页 |
·国外的研究情况 | 第12-13页 |
·国内的研究情况 | 第13页 |
·交通标志识别研究的最新进展 | 第13-15页 |
3.基于颜色信息的候选交通标志分割 | 第15-22页 |
·标志分割的研究背景 | 第15页 |
·道路交通标志的知识 | 第15-16页 |
·颜色分割 | 第16-20页 |
·图象预处理 | 第16-17页 |
·颜色分割算法 | 第17-20页 |
·二值化 | 第20页 |
·对连通区域进行标号 | 第20-22页 |
4.形状识别和尺寸归一化 | 第22-26页 |
·形状识别的研究背景 | 第22页 |
·定位候选区域的外围矩形 | 第22-23页 |
·三角形类交通标志探测 | 第23页 |
·矩形类交通标志探测 | 第23-24页 |
·圆形类交通标志探测 | 第24-25页 |
·内部分割和尺寸归一化 | 第25-26页 |
5.特征提取 | 第26-30页 |
·图象特征简介 | 第26页 |
·RSR系统中的特征计算 | 第26-30页 |
6.道路交通标志的统计识别方法 | 第30-39页 |
·道路交通标志识别的研究背景 | 第30页 |
·模式识别及相关问题 | 第30-31页 |
·基于统计的模式识别 | 第31-39页 |
·类概率分布函数的核估计方法 | 第32-34页 |
·积核函数和Laplace积核函数 | 第34-35页 |
·Laplace核估计中的平滑参数训练 | 第35-39页 |
·平滑参数的最大似然估计 | 第35-36页 |
·最大似然估计的期望最大化算法 | 第36-39页 |
7.系统实现 | 第39-50页 |
·系统功能简介 | 第39页 |
·系统框架和系统实现 | 第39-50页 |
·部分重要的全局变量和函数 | 第40-42页 |
·系统中几个重要算法 | 第42-44页 |
·系统运行示例 | 第44-50页 |
8.实验结果 | 第50-53页 |
·本系统的实验结果分析 | 第50页 |
·和已有工作的比较 | 第50-53页 |
·David Kelimeyar等的"道路警告标志的检测" | 第51页 |
·Lutz Priese等的"一个实时交通标志识别系统" | 第51-52页 |
·G. Piccioli等的"可靠的交通标志探测与识别方法" | 第52-53页 |
9.结束语 | 第53-54页 |
·论文完成的主要工作 | 第53页 |
·展望 | 第53-54页 |
参考文献: | 第54-60页 |
2.Research on Algorithms and Mathematic Model of Road sign Automatic Detection and Recognition | 第60-109页 |
1.Introduction | 第63-67页 |
·Background | 第63-65页 |
·The problem | 第65页 |
·The skeleton of my thesis | 第65-67页 |
2.Previous works | 第67-69页 |
·Works out of china | 第67-68页 |
·Some works be done in China | 第68页 |
·Present state of the Road Sign Recognition Research | 第68-69页 |
3.Extracting road sign from a scene using color information | 第69-74页 |
·Previous works of road sign segmentation | 第69页 |
·Knowledge about road signs | 第69-70页 |
·Color Segmentation | 第70-72页 |
·Binarizing | 第72-73页 |
·Labeling segmented connective region | 第73-74页 |
4.Shape recognition and size normalization | 第74-78页 |
·Previous works of shape recognition | 第74页 |
·Making boundary box | 第74-75页 |
·Detecting Triangle Signs | 第75页 |
·Detecting Rectangle Signs | 第75-76页 |
·Detection of Circle Type Signs | 第76-77页 |
·Internal Segmentation and Scale Normalization of Road Sign Area | 第77-78页 |
5.Get Features from Image | 第78-82页 |
·Introduction of image feature | 第78页 |
·Feature computing of RSR system | 第78-82页 |
6.Theoretical Background of road sign Recognition | 第82-92页 |
·Previous works in road sign recognition | 第82页 |
·Pattern Recognition Problem | 第82-83页 |
·Statistical Pattern Recognition Problem | 第83-92页 |
·Kernel Method of Class Density Estimation | 第84-86页 |
·Product Kernel and Laplace Product Kernel | 第86-87页 |
·Training of Smoothing Parameters in Laplace Kernel Estimate | 第87-92页 |
·Maximum Likelihood Estimates of Smoothing Parameters | 第87-89页 |
·EM Algorithm for ML Estimates of Smoothing Parameters in Laplace Kernel Density Estimates | 第89-92页 |
7.Implementing | 第92-104页 |
·Introduction of system function | 第92页 |
·The system implementation and system frame | 第92-104页 |
·Introduction of part important external variants and functions | 第94-95页 |
·The main algorithm of system | 第95-97页 |
·Demonstration of running system | 第97-104页 |
8.Experimental results | 第104-108页 |
·Test Results | 第104页 |
·Comparison with Other Algorithms | 第104-108页 |
·Detection of Highway Warning Signs Using Neural Network by David Kelimeyar et. al | 第105-106页 |
·A Real-time Traffic Sign Recognition System by Lutz Priese et. al | 第106页 |
·Robust method for road sign detection and recognition by G. Piccioli et. al | 第106-108页 |
9.Conclusion | 第108-109页 |
·The main results completed in our thesis | 第108页 |
·Future work | 第108-109页 |
·The main results comPleted in our thesis | 第108页 |
·Future work | 第108-109页 |
3.道路交通标志自动分割与识别关键技术综述 | 第109-153页 |
1 概述 | 第112-118页 |
·智能交通系统(ITS) | 第112-114页 |
·智能交通系统含义、研究内容 | 第112-113页 |
·智能交通系统现状 | 第113-114页 |
·车牌识别 | 第114-116页 |
·车牌识别的概念、研究内容 | 第115页 |
·车牌自动识别系统研究现状 | 第115-116页 |
·交通标志识别 | 第116-118页 |
·交通标志识别的定义及研究内容 | 第116页 |
·交通标志识别研究现状 | 第116-117页 |
·交通标志识别中存在的问题 | 第117-118页 |
2 图像分割和目标提取 | 第118-128页 |
·基于像素的图像分割算法 | 第118-123页 |
·直接借助直方图的研究模式 | 第118页 |
·变换直方图的研究模式 | 第118-119页 |
·构建判决函数的研究模式 | 第119-121页 |
·简单代数运算的研究模式 | 第121-123页 |
·基于边缘的图像分割算法 | 第123-125页 |
·常见的微分算子 | 第123-124页 |
·拉普拉斯高斯(LOG)算子 | 第124-125页 |
·Canny边缘检测算子 | 第125页 |
·基于区域的图像分割算法 | 第125-128页 |
·区域生长 | 第125-126页 |
·区域的分裂合并 | 第126-127页 |
·其它特殊的图像分割算法 | 第127-128页 |
3 形状分析 | 第128-140页 |
·形状分析简介 | 第128-129页 |
·形状描述 | 第129-131页 |
·链码 | 第129页 |
·样条 | 第129-130页 |
·多边形逼近 | 第130页 |
·基于尺度空间特征点提取技术 | 第130-131页 |
·基于各种不变量的形状匹配方法 | 第131-133页 |
·基于全局性几何特征的形状匹配 | 第131页 |
·基于变换域特征 | 第131-133页 |
·矩 | 第132页 |
·Fourier描述子 | 第132页 |
·小波描述子 | 第132-133页 |
·形态描述子 | 第133页 |
·基于局部特性的形状匹配方法 | 第133-140页 |
·广义Hough变换(GHT) | 第133-134页 |
·基于神经网络和遗传算法匹配方法 | 第134页 |
·变形模板 | 第134-137页 |
·自由式变形模板 | 第134-136页 |
·参数化变形模板 | 第136-137页 |
·基于形状凹凸结构的匹配方法 | 第137-138页 |
·动态规划 | 第138页 |
·基于自回归模型和隐Markov模型 | 第138-140页 |
4 模式识别的现状和相关问题 | 第140-147页 |
·模式识别的概念与系统构成 | 第140-141页 |
·特征提取与选择 | 第140页 |
·学习和训练 | 第140-141页 |
·分类识别 | 第141页 |
·模式识别的分类 | 第141页 |
·模式识别的主要方法 | 第141-147页 |
·线性映射 | 第141-143页 |
·多重判别矢量法 | 第141-143页 |
·主成分分析法 | 第143页 |
·判别分析法 | 第143-144页 |
·Bayes判别法 | 第143-144页 |
·Fisher判别矢量法 | 第144页 |
·SIMCA法 | 第144-145页 |
·聚类分析 | 第145页 |
·系统聚类法 | 第145页 |
·动态聚类法 | 第145页 |
·非线性映射 | 第145-146页 |
·神经网络 | 第146-147页 |
参考文献: | 第147-153页 |
4.Survey on Key Technology of Road Sign Automatic Detection and Recognition | 第153-194页 |
1 Introduction | 第156-164页 |
·Intelligence transportation system (ITS) | 第156-159页 |
·Definition and content of research on intelligence transportation system | 第156-157页 |
·The present state of intelligence transportation system | 第157-159页 |
·license Plate Recognition | 第159-161页 |
·Concepttion and research contents of plate license recognition | 第160页 |
·The present research state of plate license automatic recognition system | 第160-161页 |
·Traffic sign recognition | 第161-164页 |
·Definition and research contents of traffic sign recognition | 第161-162页 |
·Present state of traffic sign recognition | 第162页 |
·Existent problems of traffic signs recognition | 第162-164页 |
2 Image segmentation | 第164-174页 |
·Image segmentation algorithm according to pixel | 第164-169页 |
·Histogram research mode | 第164-165页 |
·Transform histogram research mode | 第165页 |
·The research mode of construct decision function | 第165-168页 |
·Simple algebraic operate mode | 第168-169页 |
·Image segmentation algorithm according to the edge | 第169-171页 |
·Common differential operators | 第169-170页 |
·LOG operator | 第170-171页 |
·Canny edge detection operator | 第171页 |
·Image segmentation algorithm based on region | 第171-174页 |
·Region growing | 第171-172页 |
·Region splitting and merging | 第172-173页 |
·The other special image splitting algorithms | 第173-174页 |
3 Shape analysis | 第174-188页 |
·Shape analysis introduction | 第174-175页 |
·Shape description | 第175-178页 |
·Chain code | 第175-176页 |
·Spline | 第176页 |
·Polygon approach | 第176-177页 |
·Characteristic point extraction technique based on scale space | 第177-178页 |
·Shape matching method based on various shape invariant | 第178-180页 |
·Shape matching based on general geometry characters | 第178页 |
·Area characteristic based on transformation | 第178-180页 |
·Moment | 第178-179页 |
·Fourier descriptor | 第179页 |
·Wavelet descriptor | 第179页 |
·Shape descriptor | 第179-180页 |
·Shape matching method based on local characteristic | 第180-188页 |
·General Hough transformation (GHT) | 第180-181页 |
·Matching method based on neural network and generic algorithm | 第181页 |
·Transform template | 第181-185页 |
·Free transform template | 第181-183页 |
·Parameters transform template | 第183-185页 |
·Structure matching method based on shape concave and convex hull | 第185页 |
·Dynamic programming | 第185-186页 |
·Method based on regression model and of Hidden-Markov model | 第186-188页 |
4 Pattern recognition and related problems | 第188-194页 |
·The concept of pattern recognition and system structure | 第188-189页 |
·Feature extraction and choice | 第188-189页 |
·Learning and training | 第189页 |
·Classification | 第189页 |
·Classification of pattern recognition | 第189-190页 |
·Main methods of pattern recognition | 第190-194页 |
·Linear mapping | 第190-191页 |
·Multiple classification vector | 第190-191页 |
·Main component analyze | 第191页 |
·Decision analysis method | 第191-193页 |
·Bayes decision method | 第191-192页 |
·Fisher decision vector method | 第192-193页 |
·SIMCA method | 第193页 |
·Clustering analysis | 第193-194页 |
·System clustering method | 第193-194页 |
·Dynamic clustering method | 第194页 |
·Nonlinear mapping | 第194页 |
·Neural network | 第194页 |