本文關(guān)鍵詞：融合局部二值模式和Hu矩特征的車型識(shí)別

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【摘要】：提出融合局部二值模式(LBP)和Hu矩特征的車型識(shí)別算法。LBP特征能夠很好地對(duì)車輛局部紋理進(jìn)行描述,Hu矩屬于全局特征,反映了車輛的形狀輪廓信息,將這兩種互補(bǔ)特征結(jié)合能更好地表達(dá)車型特征。設(shè)計(jì)了融合特征的提取方法,并結(jié)合支持向量機(jī)分類器構(gòu)建了車型識(shí)別系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合算法比單一的特征算法性能更優(yōu),提高了車型識(shí)別率。
【作者單位】： 五邑大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：廣東省科技廳第一批產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究與開發(fā)資金計(jì)劃項(xiàng)目(2012B010100016) 廣東省教育廳特色創(chuàng)新類項(xiàng)目(2015GXJK148)、廣東省教育廳研究生示范課程(2015SFKC39) 江門市科技計(jì)劃基礎(chǔ)理論與科學(xué)研究專項(xiàng)
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【正文快照】： l引言 基于視頻圖像技術(shù)的車型識(shí)別是智能交通系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),已經(jīng)受到眾多專家學(xué)者的關(guān)注和研究。然而在實(shí)際狀況下很多的不利因素都給識(shí)別過程帶來了巨大的挑戰(zhàn),比如說圖像車輛種類繁多、外觀復(fù)雜多樣、圖像背景復(fù)雜等,因而在應(yīng)用的過程中車型識(shí)別率一直比較低。 Lim

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1290958