在交通景色录像的自动目标分类是为有为各种安全应用的大潜力的聪明的视觉监视的一个重要问题。然而，这个问题为下列原因是很挑战性的。第一，对录像的兴趣的区域由于常规监视照相机的能力具有低分辨率和有限尺寸。第二， intra 班变化由于看法角度的变化很大，点亮条件，和环境。第三，算法的即时性能总是为真实应用程序被要求。在这份报纸，我们在交通场面为自动对象分类评估本地特征描述符的性能。图象紧张或坡度信息直接被用来从经由运动察觉提取的兴趣的区域构造有效特征向量。这策略与各种各样的复杂质地特征相比有效率的大优点。我们不仅分析并且评估，而且熔化不同规模和特征完成更好的性能不同特征描述符的表演。众多的实验被进行，试验性的结果与坚韧性表明这策略的效率和有效性到噪音，看法角度的变化，灯光的条件，和环境。
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