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应用小波变换和PCA进行车辆的静态图像检测
被引量:
4
1
作者
吴珺文
张学工
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第11期1560-1564,共5页
提出了一种基于小波变换和主成分分析(PCA)方法实现的车辆静态图像检测方法。利用选定的车辆和背景训练样本集,用小波变换对样本进行特征提取,通过主成分分析来设计适当的分类器,把待检测图像在多分辨率下逐块进行分类,以此来判断某区...
提出了一种基于小波变换和主成分分析(PCA)方法实现的车辆静态图像检测方法。利用选定的车辆和背景训练样本集,用小波变换对样本进行特征提取,通过主成分分析来设计适当的分类器,把待检测图像在多分辨率下逐块进行分类,以此来判断某区域内是否有车辆,完成车辆检测的任务。实验结果表明,这种方法实现简单、应用效果良好,具有较好的应用前景。
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关键词
PCA
静态图像检测
模式识别
背景训练样本集
车辆检测
主成分分析
小波变换
图像处理
原文传递
题名
应用小波变换和PCA进行车辆的静态图像检测
被引量:
4
1
作者
吴珺文
张学工
机构
清华大学自动化系
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第11期1560-1564,共5页
文摘
提出了一种基于小波变换和主成分分析(PCA)方法实现的车辆静态图像检测方法。利用选定的车辆和背景训练样本集,用小波变换对样本进行特征提取,通过主成分分析来设计适当的分类器,把待检测图像在多分辨率下逐块进行分类,以此来判断某区域内是否有车辆,完成车辆检测的任务。实验结果表明,这种方法实现简单、应用效果良好,具有较好的应用前景。
关键词
PCA
静态图像检测
模式识别
背景训练样本集
车辆检测
主成分分析
小波变换
图像处理
Keywords
vehicle detection
principal component analysis (PCA)
wavelet transform
image processing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用小波变换和PCA进行车辆的静态图像检测
吴珺文
张学工
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
4
原文传递
已选择
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