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一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法
被引量:
87
1
作者
文学志
方巍
郑钰辉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1121-1126,共6页
提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所...
提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景.
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关键词
车辆识别
类HAAR特征
ADABOOST算法
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题名
一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法
被引量:
87
1
作者
文学志
方巍
郑钰辉
机构
南京
信息
工程
大学
计算
机与软件学院
南京信息工程大学高性能网格计算与并行处理研究中心
昆山中创软件
工程
有限责任公司
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1121-1126,共6页
基金
国家863高技术研究发展计划项目(No.2006AA1Z221)
国家自然科学基金(No.60702076)
+1 种基金
南京信息工程大学科研基金资助项目(No.20100394)
江苏高校优势学科建设工程资助项目
文摘
提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景.
关键词
车辆识别
类HAAR特征
ADABOOST算法
Keywords
vehicle recognition
haar-like features
AdaBoost algorithm
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法
文学志
方巍
郑钰辉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
87
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