计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
20期
188-190
,共3页
特征%级联分类器%AdaBoost
特徵%級聯分類器%AdaBoost
특정%급련분류기%AdaBoost
车牌检测是车牌识别的关键所在,两种新的区域统计学特征能迅速排除大量的非车牌区域,在此基础上,采用增加了辅助判决的级联分类器来改进AdaBoost算法.实验表明,该算法与基于颜色特征分类器和传统的级联AdaBoost分类器相比,具有较快的检测速度、较高的检测率和较低的误检率.
車牌檢測是車牌識彆的關鍵所在,兩種新的區域統計學特徵能迅速排除大量的非車牌區域,在此基礎上,採用增加瞭輔助判決的級聯分類器來改進AdaBoost算法.實驗錶明,該算法與基于顏色特徵分類器和傳統的級聯AdaBoost分類器相比,具有較快的檢測速度、較高的檢測率和較低的誤檢率.
차패검측시차패식별적관건소재,량충신적구역통계학특정능신속배제대량적비차패구역,재차기출상,채용증가료보조판결적급련분류기래개진AdaBoost산법.실험표명,해산법여기우안색특정분류기화전통적급련AdaBoost분류기상비,구유교쾌적검측속도、교고적검측솔화교저적오검솔.
