贝叶斯分类器在智能交通中人车识别的研究

• 作者: 徐丽 蔡方凯 陈小锋
• 来源期刊: 成都电子机械高等专科学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯分类器 线性分类器 智能交通 人车识别
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 43-46
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5440.2011.01.010

摘要

本文利用最小风险贝叶斯决策理论设计出人车分类器,该方法设计简单、运行高效且对特征维数选择敏感,并将其和线性分类器分别用于智能交通系统视频图像的人车分类中进行仿真实验.实验结果验证了贝叶斯分类器的人车检测错误率优于线性分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡方凯	成都电子机械高等专科学校通信工程系	29	196	6.0	13.0
2	徐丽	成都电子机械高等专科学校通信工程系	2	4	1.0	2.0
3	陈小锋	西南交通大学电气工程学院	3	1	1.0	1.0