基于边缘检测与模式识别的车脸识别算法

• 作者: 徐骏骅
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 车脸识别 Lab颜色空间 Canny边缘检测 粗糙集 Adaboost分类器
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 安全监控系统
• 页码范围: 357-361
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170322

摘要

为了解决当前车辆目标成像效果差且光照干扰强,导致智能系统识别车辆能力不足的问题,提出了基于边缘检测与模式识别的车脸识别算法.首先,基于Lab颜色空间转换与Canny边缘检测,设计车辆前脸区域检测机制,得到车脸区域图像.然后,基于粗糙集描述和Adaboost分类器,对车脸特征完成训练,建立强识别器,准确识别车脸.最后,基于开源图像库A forge.NET和C#语言实现算法,开发出瀑布结构标准软件系统.实验测试结果显示:与当前车脸识别技术相比,算法拥有更高的准确性与稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐骏骅	浙江同济科技职业学院工程与经济管理系	11	18	2.0	3.0