本文關(guān)鍵詞：基于融合特征的車(chē)型識(shí)別算法

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【摘要】：車(chē)臉格柵區(qū)域?yàn)檐?chē)型識(shí)別提供了重要信息,提出用HOG+Gabor小波變換的融合特征描述提取的車(chē)臉格柵圖像,基于最小分類(lèi)錯(cuò)誤概率的樸素貝葉斯分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)車(chē)型識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的HOG+Gabor小波變換融合特征可使車(chē)輛品牌的整體識(shí)別率提升到90%以上。
【作者單位】： 遼寧工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 車(chē)型識(shí)別 貝葉斯分類(lèi) 融合特征
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61502216)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 車(chē)輛信息識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。車(chē)輛信息識(shí)別中發(fā)展最為成熟的是車(chē)牌識(shí)別技術(shù),但隨著車(chē)輛的不斷增多,車(chē)輛的管理工作越來(lái)越繁瑣,因此在許多場(chǎng)景如公共停車(chē)場(chǎng)、道路路口和違規(guī)查處等都有必要利用車(chē)輛的其他信息(如車(chē)輛品牌信息)來(lái)滿(mǎn)足需求。目前,出現(xiàn)的套牌和假

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：838184