毕业设计--基于神经网络的车型识别算法研究及实现（含外文翻译)

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1、基于神经网络的车型识别算法研究及实现毕业论文中文题目：基于神经网络的车型识别算法研究及实现英文题目：ResearchofVehicleModelRecognitionAlgorithmBasedonArtificialNeuralNetworks姓名陈培锋学号061403102专业班级软件工程04计1班指导教师吴志攀提交日期2010-05-2056基于神经网络的车型识别算法研究及实现独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写

2、过的研究成果，也不包含为获得惠州或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字:签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解惠州学院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权惠州学院可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签名:签字日期签

3、字日期:学位论文作者毕业后去向:工作单位:惠州学院通讯地址:电话:13428074281邮编:56基于神经网络的车型识别算法研究及实现基于神经网络的车型识别算法研究及实现作者:陈培锋061403102计算机科学系06软件班指导老师:吴志攀摘要本文将BP神经网络应用于汽车车型的自动识别，在简述车型图像预处理和特征抽取的基础上，重点讨论神经网络学习算法的选取问题，采用一种分阶段的训练方法对三类车型的36对样本做训练和测试实验，实验结果表现所设计的神经网络能快速有效地识别汽车车型。关键词：BP神经网络自动识别特征提取56基于神经网络的车型识别算法研

4、究及实现ResearchofVehicleModelRecognitionAlgorithmBasedonArtificialNeuralNetworksAuthor:ChenPeiFengNO.:061403102Supervisor:WuZhiPanAbstractBPneuralnetworkusedinthispaper,theautomaticidentificationofvehiclemodels,abriefdescriptionofimagepreprocessingandfeatureextractionmodelbase

5、donfocusedselectionofneuralnetworklearningalgorithm,adoptingaphasedapproachtothethreetypesoftraining36carstodothetrainingandtestingthesampleexperimentalresultsshowthatthedesignedneuralnetworkcanquicklyandeffectivelyidentifycarmodels.KeywordsBPneuralnetworkAutomaticIdentific

6、ationFeatureExtraction56基于神经网络的车型识别算法研究及实现目录摘要3第一章绪论71.1问题的提出71.2车型识别方法的研究现状71.2.1车型识别概述81.2.2国内主要车型识别方法81.2.3国外主要车型识别方法91.2.4国内车型识别技术描述101.2.5惠州地区车型识别现状121.3本文所做的主要工作和论文组织121.3.1本文的主要工作121.3.2本文的论文组织13第二章车型图像处理平台及相关理论知识142.1图像预处理的基本方法142.1.1彩色图像的灰度化142.1.2光照不均匀校正142.1.3图像变

7、换152.1.4图像平滑152.1.5图像锐化162.2图像分割与特征提取172.2.1图像分割技术182.2.2图像分割步骤182.2.3图像特征提取类型192.3车型图像识别中的系统组成202.4车型图像处理平台222.4.1车型图像硬件平台222.4.2车型图像的软件平台222.5本章小结22第三章基于神经网络的车型识别233.1人工神经网络理论233.1.1人工神经网络概述233.2BP神经网络293.2.1BP神经网络的原理293.2.2BP算法303.2.3BP神经网络的性质分析323.3BP神经网络分类器设计333.3.1网络结

8、构333.3.2学习算法343.4实验结果37第五章：总结39参考文献40致谢4156基于神经网络的车型识别算法研究及实现附录一BP神经网络训练代码42附录二英文参