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复杂环境下的车牌定位及目标真实性验证
被引量：
12
1
作者
王枚
苏光大
王国宏
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期886-894,共9页
通过融合颜色和边缘特征并进行目标真实性验证研究车牌的定位,提出了融合颜色特征与灰度边缘特征的车牌定位算法,解决了复杂环境下车牌定位困难的问题。车牌具有固定的颜色搭配和丰富的字符边缘,融合二者的定位算法可提取出所有侯选目...
通过融合颜色和边缘特征并进行目标真实性验证研究车牌的定位,提出了融合颜色特征与灰度边缘特征的车牌定位算法,解决了复杂环境下车牌定位困难的问题。车牌具有固定的颜色搭配和丰富的字符边缘,融合二者的定位算法可提取出所有侯选目标。利用车牌伴生与互补特性进行目标真实性验证,实现带反馈的定位,提高了定位准确度,适用于复杂环境下目标数量、类型不确定的车牌目标检测。对复杂环境下获取的981幅彩色图像进行实验,实验结果表明,车牌目标定位准确率超过了99%,验证了算法的有效性。
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关键词
车牌定位
HSV颜色特征
边缘检测
伴生与互补
目标真实性验证
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职称材料
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
被引量：
5
2
作者
王枚
王国宏
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期42-46,共5页
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...
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%。
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关键词
主成分分析
似真度函数
目标确认
车标定位识别
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职称材料
题名
复杂环境下的车牌定位及目标真实性验证
被引量：
12
1
作者
王枚
苏光大
王国宏
机构
海军航空工程
学院
电子信息工程系
烟台职业学院图像处理研究所
清华大学电子工程系
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期886-894,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60541001)
全国优秀博士学位论文作者专项基金资助项目(No.200443)
+1 种基金
“泰山学者”建设工程专项经费资助项目
山东省高校优秀青年教师国内访问学者资金资助项目
文摘
通过融合颜色和边缘特征并进行目标真实性验证研究车牌的定位,提出了融合颜色特征与灰度边缘特征的车牌定位算法,解决了复杂环境下车牌定位困难的问题。车牌具有固定的颜色搭配和丰富的字符边缘,融合二者的定位算法可提取出所有侯选目标。利用车牌伴生与互补特性进行目标真实性验证,实现带反馈的定位,提高了定位准确度,适用于复杂环境下目标数量、类型不确定的车牌目标检测。对复杂环境下获取的981幅彩色图像进行实验,实验结果表明,车牌目标定位准确率超过了99%,验证了算法的有效性。
关键词
车牌定位
HSV颜色特征
边缘检测
伴生与互补
目标真实性验证
Keywords
license plate location
HSV color feature
edge detection
concomitant and complemence
object authenticity confirmation
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
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
被引量：
5
2
作者
王枚
王国宏
机构
海军航空工程
学院
电子信息工程系
烟台职业学院图像处理研究所
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期42-46,共5页
基金
国家自然科学基金(60541001)
全国优秀博士学位论文作者专项基金(200443)
山东省高校优秀青年教师国内访问学者项目
文摘
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%。
关键词
主成分分析
似真度函数
目标确认
车标定位识别
Keywords
principle component analysis
plausibility function
object confirmation
vehicle-logo location and recognition
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
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被引量
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1
复杂环境下的车牌定位及目标真实性验证
王枚
苏光大
王国宏
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
12
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职称材料
2
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
王枚
王国宏
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
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