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基于改进的HOG与LBP特征值的车标识别方法

来源 :计算机与数字工程 | 被引量 : 1次 | 上传用户：mjsega

【摘 要】

：

针对多数车标识别方法中定位难、适应性差的问题,提出了基于改进的梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)与局部二值化(Local Binarization Pattern,LBP)特征值的车标识别方法。对包含车辆正面的图像进行倾斜校正,基于车牌和车标的相对位置关系粗定位车标位置,根据车标背景纹理特征进行边缘检测和投影法精确确定车标位置;采用改进的HOG和

【作 者】

：

李哲 于梦茹 

【机 构】

：

西安邮电大学电子工程学院

【出 处】

：

计算机与数字工程

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

改进的梯度方向直方图 局部二值化特征 BP神经网络 车标识别 improved gradient direction histogram local binar 

【基金项目】

：

陕西省科技统筹创新工程项目(编号:2016KTZDGY02-04-02),陕西省重点研发计划(编号:2017GY-060)资助

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针对多数车标识别方法中定位难、适应性差的问题,提出了基于改进的梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)与局部二值化(Local Binarization Pattern,LBP)特征值的车标识别方法。对包含车辆正面的图像进行倾斜校正,基于车牌和车标的相对位置关系粗定位车标位置,根据车标背景纹理特征进行边缘检测和投影法精确确定车标位置;采用改进的HOG和LBP作为联合特征训练BP(Back Propagation,BP)神经网络分类器。对比实验结果表明,该

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