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基于轮廓矩和Harris角点混合特征的车型识别系统
被引量:
6
1
作者
张军
孙文本
杨正瓴
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第2期142-145,149,共5页
针对某些简易快速车辆识别系统只能得到有限的车辆轮廓信息,增加了车型识别的难度的情况,提出一种基于混合轮廓特征的车型识别的新方法。首先根据车型识别系统获取尽可能精确的车辆轮廓,在经过简单的预分类之后分别提取出车型轮廓的七...
针对某些简易快速车辆识别系统只能得到有限的车辆轮廓信息,增加了车型识别的难度的情况,提出一种基于混合轮廓特征的车型识别的新方法。首先根据车型识别系统获取尽可能精确的车辆轮廓,在经过简单的预分类之后分别提取出车型轮廓的七个轮廓矩不变量和有最强表征作用的Harris角点特征;进而进行特征级融合,将这两种特征融合构成混合特征;将融合后的新特征输入到RBF神经网络进行训练识别。实验结果表明在保证了较快识别速度的同时,有效地提高了识别率。
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关键词
车型识别
轮廓矩
harris
角点
特征融合
RBF神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于轮廓矩和Harris角点混合特征的车型识别系统
被引量:
6
1
作者
张军
孙文本
杨正瓴
机构
天津大学电气与自动化工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第2期142-145,149,共5页
基金
天津市科技支撑计划重点项目(10ZCKFSF01100)
天津市科技型中小企业创新基金项目(13ZXCXGX40400)
文摘
针对某些简易快速车辆识别系统只能得到有限的车辆轮廓信息,增加了车型识别的难度的情况,提出一种基于混合轮廓特征的车型识别的新方法。首先根据车型识别系统获取尽可能精确的车辆轮廓,在经过简单的预分类之后分别提取出车型轮廓的七个轮廓矩不变量和有最强表征作用的Harris角点特征;进而进行特征级融合,将这两种特征融合构成混合特征;将融合后的新特征输入到RBF神经网络进行训练识别。实验结果表明在保证了较快识别速度的同时,有效地提高了识别率。
关键词
车型识别
轮廓矩
harris
角点
特征融合
RBF神经网络
Keywords
vehicle type identification contour moment harris corners features fusion rbf-neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轮廓矩和Harris角点混合特征的车型识别系统
张军
孙文本
杨正瓴
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
6
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