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摘要:
为了准确地对视频图像中的车辆目标进行检测,提出一种基于方向梯度直方图(HOG)特征和交叉核函数支持向量机(IKSVM)的车辆检测算法,并通过对交叉核函数计算方法的改进,提高了算法的检测效率.以m个n维支持向量构成的IKSVM为例,改进后其检测的时间复杂度由o(nm)降为o(nlogm).实验证明,改进IKSVM算法对图像中的车辆目标进行了较准确的分类检测,且在检测速度方面较传统的SVM车辆检测算法有明显的提高.
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文献信息
篇名 基于HOG特征和改进IKSVM的车辆检测算法
来源期刊 安徽工程大学学报 学科 工学
关键词 车辆检测 HOG特征 交叉核 SVM分类器
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 机械与汽车工程
研究方向 页码范围 28-32
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 2808字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄飞 宿州学院机械与电子工程学院 8 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
车辆检测
HOG特征
交叉核
SVM分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽工程大学学报
双月刊
2095-0977
34-1318/N
大16开
安徽省芜湖市赭山东路8号
1983
chi
出版文献量(篇)
1898
总下载数(次)
5
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