【摘 要】
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基于视频的车辆品牌和型号识别是智能交通系统领域比较活跃的课题，但是由于视角变化等原因的影响使得车辆品牌和型号识别的难度加大。本文提出了一种非固定视角车辆品牌和型号
【机 构】
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西安交通大学电信学院, 西安 710049
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
论文部分内容阅读
基于视频的车辆品牌和型号识别是智能交通系统领域比较活跃的课题，但是由于视角变化等原因的影响使得车辆品牌和型号识别的难度加大。本文提出了一种非固定视角车辆品牌和型号的识别方法。使用车头图像的Gabor小波系数作为初始特征，在一定程度上消除了所拍摄车辆视角变化对识别效果的影响；采用局部线性嵌入和线性判别分析联合算法(ULLELDA)进行特征提取；基于集成学习的思想，将车辆图像划分为若干子区域，训练得到集成分类器。实验表明，针对具有一定视角变化的数据，本文算法有较高的识别率。
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