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基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别
被引量：
2
1
作者
曹蒙蒙
李新叶
范月坤
《电子科技》
2015年第4期57-60,64,共5页
针对现有的车标识别方法无法较好地处理阴影、遮挡、污损等情况下识别率低的问题,提出了基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别方法。文中采用判别低秩矩阵恢复来纠正效果较差的训练样本,并通过学习一个低秩投影矩阵,将待测样本特...
针对现有的车标识别方法无法较好地处理阴影、遮挡、污损等情况下识别率低的问题,提出了基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别方法。文中采用判别低秩矩阵恢复来纠正效果较差的训练样本,并通过学习一个低秩投影矩阵,将待测样本特征矩阵投影到相应低秩子空间来恢复干净的测试样本。并采用稀疏表示方式进行分类识别。同时,在Medialab LPR Database数据集上进行了对比实验,实验结果表明,该识别方法的性能要优于当前其他识别方法。
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关键词
车标识别
低
秩
矩阵
恢复
稀疏表示
低秩投影矩阵
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职称材料
题名
基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别
被引量：
2
1
作者
曹蒙蒙
李新叶
范月坤
机构
华北电力大学电子与通信工程系
出处
《电子科技》
2015年第4期57-60,64,共5页
基金
河北省教育厅指导性计划基金资助项目(Z2012038)
文摘
针对现有的车标识别方法无法较好地处理阴影、遮挡、污损等情况下识别率低的问题,提出了基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别方法。文中采用判别低秩矩阵恢复来纠正效果较差的训练样本,并通过学习一个低秩投影矩阵,将待测样本特征矩阵投影到相应低秩子空间来恢复干净的测试样本。并采用稀疏表示方式进行分类识别。同时,在Medialab LPR Database数据集上进行了对比实验,实验结果表明,该识别方法的性能要优于当前其他识别方法。
关键词
车标识别
低
秩
矩阵
恢复
稀疏表示
低秩投影矩阵
Keywords
vehicle logo recognition low-rank matrix recovery sparse representation low-rank projection matrix
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别
曹蒙蒙
李新叶
范月坤
《电子科技》
2015
2
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