上海海事大学学报
上海海事大學學報
상해해사대학학보
JOURNAL OF SHANGHAI MARITIME UNIVERSITY
2011年
3期
85-89
,共5页
支持向量机%轿车%识别%特征
支持嚮量機%轎車%識彆%特徵
지지향량궤%교차%식별%특정
为了从轿车图像中快速、准确地识别出轿车车型,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法作为分类器,以轿车的长、宽、高和轴距等4个特征参数作为输入特征向量,并根据这些特征向量对不同车型进行分类和识别.实验结果表明,对11个品牌15种车型的识别准确率达100％.本研究表明,在正确选取轿车的特征参数基础上,采用SVM方法识别轿车车型可以达到很好的效果,SVM方法在智能交通管理系统等领域具有较高的应用价值.
為瞭從轎車圖像中快速、準確地識彆齣轎車車型,採用支持嚮量機(Support Vector Machine,SVM)方法作為分類器,以轎車的長、寬、高和軸距等4箇特徵參數作為輸入特徵嚮量,併根據這些特徵嚮量對不同車型進行分類和識彆.實驗結果錶明,對11箇品牌15種車型的識彆準確率達100％.本研究錶明,在正確選取轎車的特徵參數基礎上,採用SVM方法識彆轎車車型可以達到很好的效果,SVM方法在智能交通管理繫統等領域具有較高的應用價值.
위료종교차도상중쾌속、준학지식별출교차차형,채용지지향량궤(Support Vector Machine,SVM)방법작위분류기,이교차적장、관、고화축거등4개특정삼수작위수입특정향량,병근거저사특정향량대불동차형진행분류화식별.실험결과표명,대11개품패15충차형적식별준학솔체100％.본연구표명,재정학선취교차적특정삼수기출상,채용SVM방법식별교차차형가이체도흔호적효과,SVM방법재지능교통관리계통등영역구유교고적응용개치.
