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利用SVM进行车型识别

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摘要

为了提高车辆图像的识别率,提出了利用支持向量机(SVM)理论进行轿车车型识别方法.SVM能够解决线性及非线性分类问题,以较少的支持向量确定分类面,对样本数量及维数不敏感.基于颜色直方图及惯性比确定的图像特征具有平移、旋转和尺度不变性,可以用来确定SVM的最优分类面,并由此识别车型.

著录项

来源
《计算机工程与设计》 |2005年第9期|2453-2454|共2页
作者
王亮申; 朱玉才; 陈少华; 侯杰; 于京诺; 苏子林; 欧宗瑛;
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作者单位

烟台师范学院;

山东;

烟台;

264025;

烟台师范学院;

山东;

烟台;

264025;

烟台师范学院;

山东;

烟台;

264025;

烟台师范学院;

山东;

烟台;

264025;

烟台师范学院;

山东;

烟台;

264025;

烟台师范学院;

山东;

烟台;

264025;

大连理工大学;

辽宁;

大连;

116023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像; 识别; 特征; SVM; 车型;

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