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基于改进词包模型的车型识别算法
被引量：
1
1
作者
康珮珮
于凤芹
陈莹
《计算机与数字工程》
2018年第5期861-865,895,共6页
针对基于原始词包模型的车型识别算法识别速度慢、识别率低的问题,提出了一种基于改进词包模型的车型识别算法。首先使用Dense-SURF算法提取图像特征,并通过改进稠密采样策略进一步提高特征提取速度;然后提出特征上下文-矢量量化(FC-VQ...
针对基于原始词包模型的车型识别算法识别速度慢、识别率低的问题,提出了一种基于改进词包模型的车型识别算法。首先使用Dense-SURF算法提取图像特征,并通过改进稠密采样策略进一步提高特征提取速度;然后提出特征上下文-矢量量化(FC-VQ)编码算法,并用其对特征向量进行编码,使编码后的特征包含空间位置信息,进而提高识别率;最后采用快速直方图相交核作为核函数,将提取到的特征送入SVM分类器进行训练或识别。实验结果表明:与其它车型识别算法相比,论文算法识别速度更快且识别率更高。
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关键词
车型识别
词包模型
dense
-
surf
FC-VQ编码
快速直方图相交核
下载PDF
职称材料
题名
基于改进词包模型的车型识别算法
被引量：
1
1
作者
康珮珮
于凤芹
陈莹
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机与数字工程》
2018年第5期861-865,895,共6页
基金
国家自然科学基金项目(编号:61573168)资助
文摘
针对基于原始词包模型的车型识别算法识别速度慢、识别率低的问题,提出了一种基于改进词包模型的车型识别算法。首先使用Dense-SURF算法提取图像特征,并通过改进稠密采样策略进一步提高特征提取速度;然后提出特征上下文-矢量量化(FC-VQ)编码算法,并用其对特征向量进行编码,使编码后的特征包含空间位置信息,进而提高识别率;最后采用快速直方图相交核作为核函数,将提取到的特征送入SVM分类器进行训练或识别。实验结果表明:与其它车型识别算法相比,论文算法识别速度更快且识别率更高。
关键词
车型识别
词包模型
dense
-
surf
FC-VQ编码
快速直方图相交核
Keywords
vehicle type recognition
bag-of-words model
dense
-
surf
FC-VQ encoding
fast histogram intersection kernel
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进词包模型的车型识别算法
康珮珮
于凤芹
陈莹
《计算机与数字工程》
2018
1
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