融合局部二值模式和Hu矩特征的车型识别

发布时间：2017-12-15 06:24

  本文关键词：融合局部二值模式和Hu矩特征的车型识别

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【摘要】：提出融合局部二值模式(LBP)和Hu矩特征的车型识别算法。LBP特征能够很好地对车辆局部纹理进行描述,Hu矩属于全局特征,反映了车辆的形状轮廓信息,将这两种互补特征结合能更好地表达车型特征。设计了融合特征的提取方法,并结合支持向量机分类器构建了车型识别系统。实验结果表明,融合算法比单一的特征算法性能更优,提高了车型识别率。
【作者单位】： 五邑大学信息工程学院;
【基金】：广东省科技厅第一批产业技术研究与开发资金计划项目(2012B010100016) 广东省教育厅特色创新类项目(2015GXJK148)、广东省教育厅研究生示范课程(2015SFKC39) 江门市科技计划基础理论与科学研究专项
【分类号】：U495;TP391.41
【正文快照】： l引言 基于视频图像技术的车型识别是智能交通系统的一项关键技术,已经受到众多专家学者的关注和研究。然而在实际状况下很多的不利因素都给识别过程带来了巨大的挑战,比如说图像车辆种类繁多、外观复杂多样、图像背景复杂等,因而在应用的过程中车型识别率一直比较低。 Lim

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本文编号：1290958