一种融入PCA的LBP特征降维车型识别算法

发布时间：2018-06-02 11:21

  本文选题：车型识别 + 帧间差分法　； 参考：《计算机工程与科学》2017年02期

【摘要】：车型识别是智能交通系统研究的关键技术之一,针对车型识别的过程中存在处理的信息量大,提取特征维数高,识别实时性较差等问题,设计了一种融入PCA的LBP特征降维车型识别算法。首先在视频序列中使用帧间差分法提取目标车辆;然后计算目标车辆的LBP特征并利用PCA方法将数据由像素维数降至训练数据维数,在增强识别算法对光线变化鲁棒性的同时,一定程度上降低了车型识别的计算量;最后利用最小距离分类器对目标车辆进行分类识别。实验结果表明,所设计的车型识别算法与常规PCA方法相比,所设计的算法在光照变化时识别准确率有所提高,算法的实时性得到了一定的提升。
[Abstract]:Vehicle recognition is one of the key technologies in the research of intelligent transportation system. In the process of vehicle recognition, the amount of information processing is large, the feature dimension is high, and the recognition real-time is poor. A kind of LBP feature reduction vehicle recognition algorithm is designed with PCA. Then the LBP feature of the target vehicle is calculated and the data is reduced from the pixel dimension to the training data dimension by the PCA method. At the same time, the calculation of the model recognition is reduced to a certain extent while enhancing the robustness of the recognition algorithm to the light change. Finally, the minimum distance classifier is used to classify the target vehicles. The experimental results show that the set is set up. Compared with the conventional PCA method, the recognition accuracy of the proposed algorithm is improved and the real-time performance of the algorithm has been improved.
【作者单位】： 天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61172185) 天津市高等学校科技发展基金(20120829)
【分类号】：U495;TP391.41

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本文编号：1968575