结合改进的SVM和随机森林算法车标分类识别

发布时间：2018-02-09 20:46

  本文关键词： 车标分类 车标识别 随机森林 支持向量机 梯度方向直方图　出处：《计算机工程与设计》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对大规模车标图像的分类难题,提出一种结合支持向量机(SVM)和随机森林的学习方法。采用SVM分类器对到达随机森林各剖分结点的数据进行剖分;对于分类过程中新增加的类别,采用增量学习机制进行再学习,不需要重新学习整个随机森林;提取车标图像的梯度方向直方图特征,采用提出方法进行特征的训练与分类。实验结果表明,提出方法对不同车标图像的识别率高,尤其是可以对训练数据集中没有的车标类别进行高效的增量学习。
[Abstract]:In order to solve the problem of large-scale vehicle mark image classification, a learning method combining support vector machine (SVM) and random forest is proposed. SVM classifier is used to partition the data arriving at each subdivision node of random forest. For the newly added categories in the classification process, the incremental learning mechanism is used to re-learn the whole random forest, and the gradient direction histogram feature of the vehicle sign image is extracted. The experimental results show that the proposed method has a high recognition rate for different vehicle logo images, especially for the category of vehicle logo that does not exist in the training data set.
【作者单位】： 中原工学院信息商务学院信息技术系;郑州大学软件与应用科技学院;
【基金】：国家科技型中小企业技术创新基金项目(10C26214102198) 河南省科技攻关重点计划基金项目(122102210563;132102210215) 河南省高等学校重点科研项目计划基金项目(15B520008)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1498823