基于局部特征的汽车识别

• 作者: 黄灿
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: Adaboost SURF 局部特征 车辆检测 车辆识别
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 51-52,56
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2068字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2010.08.017

摘要

提出了一种自动检测和识别汽车类型的方法.该方法分为两个阶段,首先,用Adaboost的学习算法检测图片中是否有正面的汽车并得到车辆的头部区域.第二,对车辆头部区域,提取SURF局部特征,并与数据库中的特征相匹配,跟据匹配的结果得到车辆的类型.在实验中,对821幅图片进行测试,其中包含48个不同类型的汽车,该算法正确识别率是81.6%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄灿	上海交通大学自动化系	5	14	1.0	3.0