一种融入PCA的LBP特征降维车型识别算法

• 作者: 于晓 冯倩 董恩增 魏魁祥
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 车型识别 帧间差分法 特征降维 鲁棒性 最小距离分类器
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 359-363
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.02.021

摘要

车型识别是智能交通系统研究的关键技术之一,针对车型识别的过程中存在处理的信息量大,提取特征维数高,识别实时性较差等问题,设计了一种融入PCA的LBP特征降维车型识别算法.首先在视频序列中使用帧间差分法提取目标车辆;然后计算目标车辆的LBP特征并利用PCA方法将数据由像素维数降至训练数据维数,在增强识别算法对光线变化鲁棒性的同时,一定程度上降低了车型识别的计算量;最后利用最小距离分类器对目标车辆进行分类识别.实验结果表明,所设计的车型识别算法与常规PCA方法相比,所设计的算法在光照变化时识别准确率有所提高,算法的实时性得到了一定的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董恩增	天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室	20	154	8.0	11.0
2	于晓	天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室	31	81	5.0	8.0
3	冯倩	天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室	2	28	2.0	2.0
4	魏魁祥	天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室	1	17	1.0	1.0