文献类型：期刊文章

作　　者：耿庆田[1,2] 赵浩宇[3] 于繁华[1] 王宇婷[2] 赵宏伟[2]

GENG Qing-tian;ZHAO Hao-yu;YU Fan-hua;WANG Yu-ting;ZHAO Hong-wei(Department of Computer Science and Technology, Changchun Normal University,Changchun 130032,China;Department of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China;Journal Editorial Board,Jilin Univeristy,Changchun 130012,China)

机构地区：[1]长春师范大学计算机科学与技术学院,吉林长春130032 [2]吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130012 [3]吉林大学学报编辑部,吉林长春130012

出　　处：《中国光学》

基　　金：吉林省省级产业创新专项资金项目(No.2016C078);吉林省产业技术研究和开发专项项目(No.2017C031-2);吉林省教育厅"十三五"科学技术研究项目(No.2018269)~~

年　　份：2018

卷　　号：11

期　　号：2

起止页码：174-181

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSCD、CSCD_E2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文针对高速环境下的车型识别问题,提出基于方向可控滤波器的改进HOG算法。将方向可控滤波器算法与HOG算法相结合,以实现对车辆图像特征提取。采用主成分分析算法(PCA)约减特征向量维数以减少计算复杂度,利用支持向量机算法对提取特征进行样本训练,实现对车辆外型特征的识别。仿真实验结果表明:采用该算法原始车辆车型的识别正确率均值达到92.36%;另外,本文方法的识别速度比传统的HOG特征算法提高了3.45%,识别实时性得到提升。本文算法比传统HOG算法更优,能有效提高车型识别的效率。

关 键 词：车型识别 HOG特征 方向可控滤波器  

分 类 号：TP391.4]