【摘 要】
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针对道路视频监控中车型识别的问题,为准确定位车前脸,提出了一种基于车前脸梯度方向直方图的识别算法。用形态学粗定位和投影细定位算法提取视频中车前脸区域,准确定位车前
【基金项目】
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南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj201428);国家自然科学基金(61371170)
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针对道路视频监控中车型识别的问题,为准确定位车前脸,提出了一种基于车前脸梯度方向直方图的识别算法。用形态学粗定位和投影细定位算法提取视频中车前脸区域,准确定位车前脸,能提高全局特征算法的识别效果。将车前脸图像的梯度方向直方图特征作为识别初始特征,采用线性判别分析算法进行特征提取,降低特征维数,提高识别速度。基于集成学习的思想,对车前脸进行网格分割,各子区域训练得到的分类器生成集成分类器,提高车型识别率。建立了15种车系80种车型的车前脸图像库进行实验,实验结果表明,上述方法的车型正确识别率为93.5%。
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