【摘 要】
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提出了一种基于HSV（Hue-Satura-tion-Value）空间的Haar小波特征和多SVM（Support Vector Machine）分类器的摩托车识别算法，以解决因样本比例不平衡所导致的对摩托车识别性能差的问
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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基金项目国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2006AA11Z221);国家自然科学基金(60702076)
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提出了一种基于HSV（Hue-Satura-tion-Value）空间的Haar小波特征和多SVM（Support Vector Machine）分类器的摩托车识别算法，以解决因样本比例不平衡所导致的对摩托车识别性能差的问题．首先在HSV颜色空间基于无符号小波系数构造特征提取算法，然后对训练数据应用所提出的样本重构方法得到若干训练子集，基于各个训练子集训练相应的SVM分类器，识别时将各SVM的输出结果进行融合即可得到最终识别结果．实验结果表明：该方法识别性能高，鲁棒性好，对于受数据的不平衡性严重影响的对象
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