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题名基于改进K-Means算法的车辆识别方法
被引量：4
- 1
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作者
张明恒
王华莹
郭烈
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机构
大连理工大学汽车工程学院
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出处
《计算机技术与发展》
2012年第5期53-56,共4页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(852009)
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文摘
车辆的检测和识别一直是道路监控、安全辅助驾驶、车辆自主导航等领域的重要研究内容。文中基于机器视觉方法,在Lab颜色空间通过对经典K-Means算法的聚类中心、聚类数和距离测度三方面的改进实现了L分量的聚类,从而达到图像分割的目的。提取图像的矩形度、Hu矩和Affine矩的特征,针对不同的车型建立各自的模板,利用改进Hu不变矩和仿射不变矩的组合不变矩对分割后图像进行车型的识别。实验结果表明,文中提出的方法对于复杂环境下的车辆检测和识别具有良好的可靠性和鲁棒性。
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关键词
K均值
马氏距离
车辆检测
HU矩
仿射不变距
车型识别
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Keywords
K-means
Mahalanobis distance
vehicle detection
Hu moment
Affine invariant moment
vehicle type recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于典型面元特征的全色与高光谱图像自动配准算法
被引量：1
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作者
余婷
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机构
浙江财经大学东方学院计算机与科学技术系
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出处
《电脑知识与技术（过刊）》
2016年第5X期170-173,共4页
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文摘
分辨率差异大的多源遥感图像之间的配准应用越来越广,然而传统的基于点特征的配准算法往往达不到实际应用的高精度要求。针对高分辨率差距的全色图像与高光谱图像,提出一种基于典型面元特征的图像配准算法。算法首先分别对全色图像和高光谱图像采用阈值比例数学形态学分割算法和基于混合像元分解的图像分割算法提取典型面元特征。其次采用基于区域链码多相似性测度和仿射不变距最小距离算法进行面元特征匹配,构建面元关系矩阵和轮廓相似性矩阵提取最优匹配面元对,最后以面元重心为特征点带入仿射变换模型,通过最小二乘求解模型参数,完成全色图像与高光谱图像配准。实验结果表明算法在分辨率极大的图像配准应用中的优越性。
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关键词
图像配准
图像分割
面元特征
仿射不变距
高光谱图像
多相似性测度
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Keywords
image registration
image segmentation
surface feature
affine invariant distance
hyperspectral image multi-similarity measure
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
被引量：2
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作者
丁淑艳
华春梅
李伦波
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机构
黑龙江科技学院电气与信息工程学院
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期43-47,共5页
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文摘
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。
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关键词
交通标志
径向基概率神经网络
模糊-仿射不变距
递归正交最小二乘法
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Keywords
traffic sign
radial basis probabilistic neural networks （ RBPNN ）
combined blur-affine invariants （CBAIs）
recursive orthogonal least algorithm（ROLSA）
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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