科技视界
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과기시계
Science&Technology Vision
2014年
9期
99-99,183
,共2页
模式识别%特征提取%遗传算法%支持向量机
模式識彆%特徵提取%遺傳算法%支持嚮量機
모식식별%특정제취%유전산법%지지향량궤
本文采用统计模式识别方法对车辆进行识别，利用主成分变换法对车辆和背景训练及测试样本进行特征提取，并应用遗传算法对特征提取阶段的结果进行特征选择，然后对测试样本做同样的提取特征的处理，最后应用训练好的支持向量机分类器进行分类识别检测。此基于统计特征的车辆识别算法不仅具有较好的适应性，而且能有效的提高识别率和降低误识别率。
本文採用統計模式識彆方法對車輛進行識彆，利用主成分變換法對車輛和揹景訓練及測試樣本進行特徵提取，併應用遺傳算法對特徵提取階段的結果進行特徵選擇，然後對測試樣本做同樣的提取特徵的處理，最後應用訓練好的支持嚮量機分類器進行分類識彆檢測。此基于統計特徵的車輛識彆算法不僅具有較好的適應性，而且能有效的提高識彆率和降低誤識彆率。
본문채용통계모식식별방법대차량진행식별，이용주성분변환법대차량화배경훈련급측시양본진행특정제취，병응용유전산법대특정제취계단적결과진행특정선택，연후대측시양본주동양적제취특정적처리，최후응용훈련호적지지향량궤분류기진행분류식별검측。차기우통계특정적차량식별산법불부구유교호적괄응성，이차능유효적제고식별솔화강저오식별솔。
