本文關(guān)鍵詞：基于KPCA和GPC的復(fù)雜環(huán)境下車(chē)標(biāo)識(shí)別算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展及人民生活水平日益提高,汽車(chē)已成為人們?nèi)粘３鲂凶畛Ｓ玫拇焦ぞ�。然�?汽車(chē)數(shù)量的飛速增長(zhǎng)給城市交通安全管理帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),車(chē)輛身份識(shí)別技術(shù)已成為智能交通研究領(lǐng)域的重要課題。車(chē)標(biāo)識(shí)別是車(chē)輛身份識(shí)別的核心內(nèi)容之一,針對(duì)車(chē)牌遮擋、車(chē)牌套用等不法行為,識(shí)別車(chē)標(biāo)能很好地輔助交通部門(mén)及公安部門(mén)進(jìn)行交通運(yùn)輸?shù)挠行�、高效性以及安全性管理。作為典型的目�?biāo)識(shí)別問(wèn)題,車(chē)標(biāo)識(shí)別通常指對(duì)從靜態(tài)數(shù)字圖像或視頻數(shù)據(jù)流中檢測(cè)到的車(chē)標(biāo)區(qū)域進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的過(guò)程,主要通過(guò)特征提取和分類(lèi)器構(gòu)建兩個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)。在廣泛調(diào)研國(guó)內(nèi)外車(chē)標(biāo)識(shí)別相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)上,針對(duì)主成分分析方法(PCA)在處理非線(xiàn)性圖像特征中的不足,本文采用核主成分分析法(KPCA)對(duì)車(chē)標(biāo)圖像進(jìn)行了特征提取,在盡可能消除、處理圖像冗余信息的同時(shí),保留了車(chē)標(biāo)圖像的部分非線(xiàn)性特征,保證了車(chē)標(biāo)圖像數(shù)據(jù)在由高維空間映射到低維空間過(guò)程中,其特征信息的充分性和有效性,并通過(guò)復(fù)雜環(huán)境下采集得到的車(chē)標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明,在最小距離分類(lèi)器(MDC)和支持向量機(jī)(SVM)上,KPCA表現(xiàn)出比PCA更優(yōu)的特征提取性能。此外,本文針對(duì)目前車(chē)標(biāo)識(shí)別方法的缺點(diǎn),即超參數(shù)多且難以確定、預(yù)測(cè)效果不理想等,提出了通過(guò)構(gòu)建尋參更便捷、學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)的高斯過(guò)程分類(lèi)器(GPC)車(chē)標(biāo)識(shí)別方法。首先運(yùn)用圖像預(yù)處理方法降低環(huán)境因素對(duì)圖像有效信息的干擾,隨后利用KPCA充分提取車(chē)標(biāo)圖像的線(xiàn)性及非線(xiàn)性特征信息,再將特征信息分別輸入概率高斯過(guò)程分類(lèi)器(P-GPC)和最小風(fēng)險(xiǎn)高斯過(guò)程分類(lèi)器(LR-GPC)進(jìn)行識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:利用GPC進(jìn)行車(chē)標(biāo)識(shí)別能得到理想的識(shí)別效果且對(duì)復(fù)雜環(huán)境表現(xiàn)出良好的魯棒性。其中多項(xiàng)式核KPCA與LR-GPC相結(jié)合的車(chē)標(biāo)識(shí)別方法具有上佳的分類(lèi)效果及令人滿(mǎn)意的識(shí)別速度,是一種實(shí)用的實(shí)時(shí)車(chē)標(biāo)識(shí)別新方法。
【關(guān)鍵詞】：車(chē)標(biāo)識(shí)別 核主成分分析法 最小距離分類(lèi)器 支持向量機(jī) 高斯過(guò)程分類(lèi)器 特征提取
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用11-12
• 1.3 車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究狀況12-16
• 1.3.1 車(chē)標(biāo)定位技術(shù)研究狀況13-14
• 1.3.2 車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究狀況14-16
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排16-17
• 第2章 車(chē)標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)建立與圖像預(yù)處理17-27
• 2.1 建立車(chē)標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)17-20
• 2.2 RGB顏色空間理論20-22
• 2.2.1 RGB顏色空間模型20-21
• 2.2.2 灰度圖像21-22
• 2.3 圖像預(yù)處理22-26
• 2.3.1 圖像灰度化22-24
• 2.3.2 圖像歸一化24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 車(chē)標(biāo)的特征提取27-36
• 3.1 PCA方法27-31
• 3.1.1 PCA原理27-29
• 3.1.2 基于PCA的車(chē)標(biāo)特征提取29-31
• 3.2 KPCA方法31-34
• 3.2.1 核函數(shù)原理31-33
• 3.2.2 基于KPCA的車(chē)標(biāo)特征提取33-34
• 3.3 PCA與KPCA的特征提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于KPCA的車(chē)標(biāo)識(shí)別36-50
• 4.1 車(chē)標(biāo)識(shí)別方法36-42
• 4.1.1 最小距離分類(lèi)器36-38
• 4.1.2 支持向量機(jī)38-42
• 4.2 多類(lèi)分類(lèi)決策理論分析42-44
• 4.2.1 一對(duì)多決策方法42-43
• 4.2.2 一對(duì)一決策方法43-44
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析44-49
• 4.3.1 PCA與KPCA結(jié)合MDC的實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-46
• 4.3.2 PCA與KPCA結(jié)合SVM的實(shí)驗(yàn)結(jié)果46-47
• 4.3.3 PCA與KPCA的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于GPC的車(chē)標(biāo)識(shí)別50-69
• 5.1 高斯過(guò)程機(jī)器學(xué)習(xí)方法50-53
• 5.1.1 高斯分布51-53
• 5.1.2 高斯過(guò)程53
• 5.2 高斯過(guò)程回歸53-57
• 5.2.1 高斯過(guò)程回歸方法54-55
• 5.2.2 協(xié)方差函數(shù)的確定55-57
• 5.3 高斯過(guò)程分類(lèi)57-62
• 5.3.1 概率高斯過(guò)程分類(lèi)法57-60
• 5.3.2 最小風(fēng)險(xiǎn)高斯過(guò)程分類(lèi)法60-62
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析62-68
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)步驟62-63
• 5.4.2 P-GPC和LR-GPC實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63-67
• 5.4.3 GPC與MDC、SVM的對(duì)比分析67-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論69-71
• 參考文獻(xiàn)71-76
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單76-77
• 致謝77

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本文編號(hào)：346343