【摘 要】
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为提高车型检测速度与精确度,本文首先通过对HOG特征进行改进,提出了分层HOG对称算法,得到了分层的HOG对称特征,并将该特征与LBP特征结合,获得二者的融合特征;然后,将融合特
【机 构】
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长春师范大学计算机科学与技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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吉林省省级产业创新专项基金项目(2016C078);吉林省产业技术研究和开发专项基金项目(2017C031-2);吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(2018269)
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为提高车型检测速度与精确度,本文首先通过对HOG特征进行改进,提出了分层HOG对称算法,得到了分层的HOG对称特征,并将该特征与LBP特征结合,获得二者的融合特征;然后,将融合特征作为支持向量机（SVM）分类器的训练样本,采用主成分分析（PCA）法约减维数降低分类器的复杂程度;最后,使用SVM对车辆外型特征进行检测,获得检测结果。仿真实验数据表明：该算法提高了特征提取的速度,并改善了特征检测的精度,使原始车辆图像的检测实时性得到提升;处理速度均值为26.2帧/s,准确率均值达到94.58%,比传统的HOG
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