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题名基于LLC与加权SPM的车辆品牌型号识别
被引量：2
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作者
李熙莹
袁敏贤
吕硕
江倩殷
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机构
中山大学工学院智能交通研究中心
广东省智能交通系统重点实验室
视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期210-216,共7页
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基金
国家科技支撑计划项目(2014BAG01B04)
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文摘
针对传统车辆识别算法鲁棒性及实时性不强的问题,结合局部线性约束编码(LLC)和加权空间金字塔匹配(SPM)模型,提出一种车辆品牌型号精细识别算法。提取图像方向梯度直方图特征,通过LLC对图像特征进行编码映射,得到具有语义信息的图像表达向量,以提高识别的准确率。利用加权SPM模型将空间位置信息引入图像表达向量中,并将每个图像的最终表达送入线性支持向量机分类器进行训练与识别。使用交通监控摄像头在不同天气和光照条件下采集150种车辆类型共56 827张图像进行实验,结果表明,该算法可有效改善识别效果,提高识别速度。
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关键词
车辆品牌型号识别
方向梯度直方图
局部约束线性编码
加权空间金字塔匹配
支持向量机
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Keywords
vehicle make and model recognition
Histogram of Oriented Gradient（HOG）
Locality-constrained Linear Coding （ LLC ）
weighted Spatial Pyramid Matching （ SPM ）
Support Vector Machine （ SVM ）
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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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