【摘 要】
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为了能够提升视频技术下车辆检测的正确率,论文提出结合使用HOG特征与SIFT特征作为车辆检测的特征提取算法,再通过支持向量机(SVM)将样本数据划分为训练集与验证集,使用不同核函数进行训练和验证,确定最优核函数为高斯核函数。最后将训练的模型使用到视频文件进行车辆的预测。最终,实验数据表明,该方法提升了传统的HOG+SVM的样本检测效率,高斯核函数下检测率高达98.38%。处理视频文件时车辆检测效果
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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为了能够提升视频技术下车辆检测的正确率,论文提出结合使用HOG特征与SIFT特征作为车辆检测的特征提取算法,再通过支持向量机(SVM)将样本数据划分为训练集与验证集,使用不同核函数进行训练和验证,确定最优核函数为高斯核函数。最后将训练的模型使用到视频文件进行车辆的预测。最终,实验数据表明,该方法提升了传统的HOG+SVM的样本检测效率,高斯核函数下检测率高达98.38%。处理视频文件时车辆检测效果良好,但是模型仍不够稳定,希望日后完善训练集继续改进算法。
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