电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2013年
11期
198-202
,共5页
图像分类%稀疏编码%支持向量机
圖像分類%稀疏編碼%支持嚮量機
도상분류%희소편마%지지향량궤
实现车型分类是智能交通系统中的重要技术,为了克服传统车型分类方法测量困难的弱点,研究基于车型图像的车型分类方法.图像特征采用了基于图像局部特征稀疏编码的直方图表示,稀疏编码量化误差较小,更能精确地捕捉图像最突出的信息,使用了支持向量机(SVM)作为分类器对车型图像进行分类.实验结果表明本算法能使6类车型图像分类正确率达到90％以上,相对于现有方法有一定的提升.
實現車型分類是智能交通繫統中的重要技術,為瞭剋服傳統車型分類方法測量睏難的弱點,研究基于車型圖像的車型分類方法.圖像特徵採用瞭基于圖像跼部特徵稀疏編碼的直方圖錶示,稀疏編碼量化誤差較小,更能精確地捕捉圖像最突齣的信息,使用瞭支持嚮量機(SVM)作為分類器對車型圖像進行分類.實驗結果錶明本算法能使6類車型圖像分類正確率達到90％以上,相對于現有方法有一定的提升.
실현차형분류시지능교통계통중적중요기술,위료극복전통차형분류방법측량곤난적약점,연구기우차형도상적차형분류방법.도상특정채용료기우도상국부특정희소편마적직방도표시,희소편마양화오차교소,경능정학지포착도상최돌출적신식,사용료지지향량궤(SVM)작위분류기대차형도상진행분류.실험결과표명본산법능사6류차형도상분류정학솔체도90％이상,상대우현유방법유일정적제승.
