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基于联合特征的车标自动识别方法
| 题名： | 基于联合特征的车标自动识别方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 杜小毅 于濂 |
| 作者单位： | 北京师范大学, 北京,100875 |
| 关键词： | 车标识别 SURF-like特征 基于OAA 不变性 |
| 摘要： | 车标的识别是ITS 领域中一个很受关注但又非常具有挑战的课题.本文提出了一种鲁棒性较高车标识别方法，此方法对于车标图像的尺度缩放、平移、旋转、光照变化及噪音具有一定的不变性.文中选取两种不同的车标特征，其一是从车标的DoG 图像中提取的边缘方向直方图，另一个特征是基于SURF 特征而提出的，称为SURF-like 特征这两种特征进行归一化并联合而成了的车标表示特征，最后应用基于OAA 策略的SVM 完成车标的分类.实验结果表明，本文中提出的车标特征非常适合车标的识别，并且具有相对较强的鲁棒性，车标的整体识别率达98.6％. |
| 会议日期： | 20120926 |
| 会议举办地点： | 北京 |
| 会议名称： | 第七届中国智能交通年会 |
| 出版日期： | 2012-09-26 |
| 母体文献： | 第七届中国智能交通年会论文集 |
| 分类号： | TP3 TN9 |
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