基于局部特征的汽车识别

摘要

提出了一种自动检测和识别汽车类型的方法.该方法分为两个阶段,首先,用Adaboost的学习算法检测图片中是否有正面的汽车并得到车辆的头部区域.第二,对车辆头部区域,提取SURF局部特征,并与数据库中的特征相匹配,跟据匹配的结果得到车辆的类型.在实验中,对821幅图片进行测试,其中包含48个不同类型的汽车,该算法正确识别率是81.6%.