【摘 要】
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针对车型识别中计算时间过长、识别精度低的问题,提出基于整体与局部特征融合的车型识别方法。利用Sobel算子、Gabor滤波器组分别提取车辆的整体特征以及局部特征,结合灰关联
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,南京信息工程大学计算机与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61304205、61203273、41301037);江苏省自然科学基金项目(BK20141002);江苏省高校自然科学基金项目(13KJB120007);大学生实践创新训练基金项目(201510300228、201510300276)
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针对车型识别中计算时间过长、识别精度低的问题,提出基于整体与局部特征融合的车型识别方法。利用Sobel算子、Gabor滤波器组分别提取车辆的整体特征以及局部特征,结合灰关联分析对维数较高的局部特征进行优化;为减少稀疏表示中字典维度过高带来的计算耗时问题,提出双层串行分类策略,第一层中以整体特征为依据对车型进行粗略划分,第二层中以局部特征为依据实现最终的车型辨识。实验结果表明,该方法能有效提高车型识别的正确率,减少高维特征带来的计算时间消耗。
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