基于PCA和边缘不变矩的车标识别新方法

车标识别技术是进行车辆类型识别的关键内容。在车牌定位准确的基础上,利用车头图像中车牌、车标位置关系定位到车标大致区域;接着对车标进行精确定位、归一化处理,并提出似真度函数对车标进行确认;然后利用边缘不变矩的最小距离进行车标识别。该方法不受原始车标图像大小、变形等影响,能够自适应地进行目标定位确认和识别,具有较强的鲁棒性。通过实测图像测试,结果表明该方法是有效和可行的。

基于主成分分析的目标确认方法及其在车标定位识别中的应用

提出一种基于主成分分析的目标确认方法,解决小目标定位错误率高,并由此导致无效目标识别的问题。将已建好的目标模板看成一组随机向量,利用主成分分析得到一组特征目标;从原图像中检测可能目标,并将其映入特征目标空间进行重构;构造原目标与重构目标的似真度函数,根据该函数值可对检测目标进行确认或剔除,降低误定位率,确保了进入后续识别的目标为目标库中对象。将该方法应用在实测车辆图像车标定位识别测试,结果表明:与不使用似真度函数验证相比,目标定位准确度提高了16.5%;使用不变矩最小距离分类器进行车标识别,识别准确度比不使用似真度函数确认提高了20%。