基于改进HOG特征提取的车型识别算法

• 作者: 于繁华 王宇婷 耿庆田 赵宏伟 赵浩宇
• 来源期刊: 中国光学
• 学科: 工学
• 关键词: 车型识别 HOG特征 方向可控滤波器
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息光学
• 页码范围: 174-181
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CO.20181102.0174

摘要

本文针对高速环境下的车型识别问题,提出基于方向可控滤波器的改进HOG算法.将方向可控滤波器算法与HOG算法相结合,以实现对车辆图像特征提取.采用主成分分析算法(PCA)约减特征向量维数以减少计算复杂度,利用支持向量机算法对提取特征进行样本训练,实现对车辆外型特征的识别.仿真实验结果表明:采用该算法原始车辆车型的识别正确率均值达到92.36%;另外,本文方法的识别速度比传统的HOG特征算法提高了3.45%,识别实时性得到提升.本文算法比传统HOG算法更优,能有效提高车型识别的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵宏伟	吉林大学计算机科学与技术学院	212	1233	19.0	27.0
2	耿庆田	长春师范大学计算机科学与技术学院	20	146	6.0	11.0
6	于繁华	长春师范大学计算机科学与技术学院	51	421	12.0	18.0
7	赵浩宇	吉林大学学报编辑部	7	31	2.0	5.0
8	王宇婷	吉林大学计算机科学与技术学院	5	34	3.0	5.0