基于 HOG 特征及支持向量机的车辆品牌识别方法

• 作者: 党倩 张小琴 张运胜 沙月进 赵池航
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 车辆品牌 HOG特征 支持向量机 核函数
• 年，卷（期）: 2013,（z2）
• 页码范围: 410-413
• 页数: 4页
• 分类号: P208
• 字数: 2578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2013.S2.041

摘要

为了解决套牌车与违章车的身份确认问题，提出了一种车辆品牌识别方法．该方法首先基于对称特征检测车辆前脸区域，然后提取车辆前脸区域的HOG特征，最后采用支持向量机对车辆品牌进行分类．实验根据苏州市公安局提供的道路卡口图片，构建了车脸数据库，该数据库包括奥迪、长安、日产等15种车辆品牌，共3000张图片．基于构建的车脸数据库，采用所提出的车辆品牌识别方法进行了实验，并对比分析了支持向量机（ support vector machine， SVM）线性核函数、多项式核函数和径向基核函数的性能，3种核函数的整体分类精度分别为89．27％，89．74％和89．89％．理论分析和实验结果表明，所提出的基于HOG特征及支持向量机的车辆品牌识别方法是可行的，并且基于径向基核函数的SVM分类器的性能最优．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沙月进	东南大学交通学院	22	155	7.0	12.0
2	张小琴	东南大学交通学院	4	33	2.0	4.0
3	赵池航	东南大学交通学院	25	205	8.0	13.0
4	党倩	东南大学交通学院	2	42	2.0	2.0
5	张运胜	东南大学交通学院	2	38	2.0	2.0