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摘要:
针对传统车辆识别算法鲁棒性及实时性不强的问题,结合局部线性约束编码(LLC)和加权空间金字塔匹配(SPM)模型,提出一种车辆品牌型号精细识别算法.提取图像方向梯度直方图特征,通过LLC对图像特征进行编码映射,得到具有语义信息的图像表达向量,以提高识别的准确率.利用加权SPM模型将空间位置信息引入图像表达向量中,并将每个图像的最终表达送入线性支持向量机分类器进行训练与识别.使用交通监控摄像头在不同天气和光照条件下采集150种车辆类型共56 827张图像进行实验,结果表明,该算法可有效改善识别效果,提高识别速度.
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文献信息
篇名 基于LLC与加权SPM的车辆品牌型号识别
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 车辆品牌型号识别 方向梯度直方图 局部约束线性编码 加权空间金字塔匹配 支持向量机
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 210-216
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 6207字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.05.034
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研究主题发展历程
节点文献
车辆品牌型号识别
方向梯度直方图
局部约束线性编码
加权空间金字塔匹配
支持向量机
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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