基于視覺的汽車品牌分類研究.pdf

1、公路交通中的車型分類與識別系統(tǒng)是智能交通、現(xiàn)代化城市的重要構(gòu)成部分。它的應(yīng)用遍及園區(qū)與停車場管理、城市道路交通狀況監(jiān)控、以及高速公路收費等領(lǐng)域。利用計算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的車型分類與識別系統(tǒng)，能在實際應(yīng)用中發(fā)揮重要的作用，具有安裝容易而且檢測范圍廣等優(yōu)點，是近年來的研究熱點和發(fā)展趨勢。本文為了研究套牌車與違章車的身份確認(rèn)問題，提出了一種車輛品牌分類算法。本算法的特點是能提取汽車前臉（mask）圖像，對圖像進(jìn)行分類

2、且能夠達(dá)到較高的分類精度，可以應(yīng)對圖像角度及尺度的不同所帶來的干擾，而且對于光照的變化和天氣條件的改變具有很好的適應(yīng)性。本算法共包括兩個部分:感興趣區(qū)域(ROI)的定位;基于PCA-NET的車型分類。(1)感興趣區(qū)域(ROI)的定位:首先對車輛進(jìn)行檢測，本文利用基于對稱特征的車輛檢測方法確定車牌的中心位置，再利用車牌與汽車前臉的相對位置及比例定位感興趣區(qū)域。并簡要分析了選擇該區(qū)域作為關(guān)鍵區(qū)域的原理以及由此而帶來的優(yōu)勢。(2)基于PCA-

3、NET的車輛品牌分類:PCA-NET是由級聯(lián)主成分分析(PCA)、二進(jìn)制哈希和塊直方圖三部分組成。其中主成分分析采用多級濾波器學(xué)習(xí)，接著利用帶有索引的簡單二進(jìn)制哈希和塊狀直方圖，最后使用支持向量機(jī)(SVM)來實現(xiàn)基于圖像的汽車品牌分類。本文通過互聯(lián)網(wǎng)下載與實地拍攝，采集了一定數(shù)量的汽車前視圖像作為訓(xùn)練樣本和測試樣本，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行4組數(shù)值實驗，依次對暗光照條件、帶有遮擋、不同視角下的分類準(zhǔn)確率做了測試。從實驗結(jié)果可以看到，對于車輛品