基于稀疏取样和梯度分布特征的车标识别

• 作者: 周斌斌 潘志庚 王亮亮 王洪阳 高尚兵
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 灰度分布 梯度分布 多尺度检测 车标定位 车标识别
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真系统与技术
• 页码范围: 2035-2042
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201709021

摘要

传统方法将车标定位与识别分开进行,定位的误差将会给后续的识别带来影响,并且车标图像具有低分辨率、低质量的特点.提出了一种新颖的车标定位和识别有机整合的方法.通过稀疏取样对样本图像进行取点采样,将点集分为邻近点集和非邻近点集,分别对其提取梯度特征和明暗特征,构建特征库,对车标粗定位区域进行多尺度扫描.实验结果表明,该方法在车标检测识别效率方面具有更大的优势,而且对于不同类型的车标图像都具有鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘志庚	淮阴工学院计算机与软件工程学院	46	361	10.0	17.0
3	高尚兵	淮阴工学院计算机与软件工程学院	55	294	9.0	15.0
6	周斌斌	淮阴工学院计算机与软件工程学院	1	3	1.0	1.0
10	王亮亮	淮阴工学院计算机与软件工程学院	1	3	1.0	1.0
11	王洪阳	淮阴工学院计算机与软件工程学院	1	3	1.0	1.0