基于Bag of Features算法的车辆图像识别研究

• 作者: 何友松 吴炜 杨晓敏 罗代升 陈默
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: Bag of Features算法 码书 SIFT K-means 概率潜在语义分析
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8692.2009.12.035

摘要

将Bag of Features算法引入汽车图像识别领域中,并提出了将DoG(Difference of Gaussian)特征提取算法和PICA分类算法结合在一起实现车辆和背景图像分类.首先用DoG特征提取算法提取图像特征.用这些特征聚类产生码书并对图像进行柱状图描述,最后设计PLSA分类器对车辆图像和背景图像进行分类.实验对比了该算法与Tamura纹理特征算法和Gabor纹理特征算法在车辆图像识别中的效果.结果表明本文算法分类正确率优于另外两种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗代升	四川大学电子信息学院图像信息研究所	147	888	16.0	19.0
2	吴炜	四川大学电子信息学院图像信息研究所	82	916	17.0	25.0
3	杨晓敏	四川大学电子信息学院图像信息研究所	77	789	17.0	24.0
4	陈默	四川大学电子信息学院图像信息研究所	36	362	11.0	18.0
5	何友松	四川大学电子信息学院图像信息研究所	3	20	2.0	3.0