本文選題：車輛品牌 + HOG特征��； 參考：《東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年S2期

【摘要】：為了解決套牌車與違章車的身份確認(rèn)問題,提出了一種車輛品牌識(shí)別方法.該方法首先基于對(duì)稱特征檢測(cè)車輛前臉區(qū)域,然后提取車輛前臉區(qū)域的HOG特征,最后采用支持向量機(jī)對(duì)車輛品牌進(jìn)行分類.實(shí)驗(yàn)根據(jù)蘇州市公安局提供的道路卡口圖片,構(gòu)建了車臉數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)包括奧迪、長(zhǎng)安、日產(chǎn)等15種車輛品牌,共3 000張圖片.基于構(gòu)建的車臉數(shù)據(jù)庫(kù),采用所提出的車輛品牌識(shí)別方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并對(duì)比分析了支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)和徑向基核函數(shù)的性能,3種核函數(shù)的整體分類精度分別為89.27%,89.74%和89.89%.理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的基于HOG特征及支持向量機(jī)的車輛品牌識(shí)別方法是可行的,并且基于徑向基核函數(shù)的SVM分類器的性能最優(yōu).
[Abstract]:In order to solve the problem of identification between license set and illegal vehicle, a method of vehicle brand recognition is proposed. The method firstly detects the front face area of the vehicle based on symmetric features, then extracts the HOG features of the front face area of the vehicle. Finally, the support vector machine is used to classify the vehicle brand. According to the images of road bayonet provided by Suzhou Public Security Bureau, the database of Che face is constructed. The database includes 15 vehicle brands, such as Audi, Changan, Nissan and so on, with a total of 3,000 images. Based on the Che face database, the experiments are carried out using the proposed method of vehicle brand recognition, and the linear kernel function of support vector machine is compared and analyzed. Performance of polynomial kernel function and radial basis kernel function the global classification accuracy of the three kernel functions is 89.27% and 89.89% respectively. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed vehicle brand recognition method based on HOG feature and support vector machine is feasible, and the performance of SVM classifier based on radial basis function kernel function is optimal.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院;
【分類號(hào)】：U495

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1880585