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一种融入PCA的LBP特征降维车型识别算法

董恩增  魏魁祥  于晓  冯倩  
【摘要】:车型识别是智能交通系统研究的关键技术之一,针对车型识别的过程中存在处理的信息量大,提取特征维数高,识别实时性较差等问题,设计了一种融入PCA的LBP特征降维车型识别算法。首先在视频序列中使用帧间差分法提取目标车辆;然后计算目标车辆的LBP特征并利用PCA方法将数据由像素维数降至训练数据维数,在增强识别算法对光线变化鲁棒性的同时,一定程度上降低了车型识别的计算量;最后利用最小距离分类器对目标车辆进行分类识别。实验结果表明,所设计的车型识别算法与常规PCA方法相比,所设计的算法在光照变化时识别准确率有所提高,算法的实时性得到了一定的提升。

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