车辆图像稀疏特征表示及其监控视频应用

摘要：

针对传统车辆图像特征在复杂场景下响鲁棒性和泛化能力低的问题，提出了车辆图像稀疏特征表示方法，并实现了基于稀疏特征的车辆图像支持向量机线性分类器，构建了基于稀疏特征和背景建模的监控车辆分类识别应用框架。与传统方法相比，该方法将车辆图像表示成字典集的低维稀疏线性组合，提高了特征表示泛化能力，能适应实时性监控视频分析的需求。实验结果表明，基于稀疏特征的车辆识别准确率比传统方法明显提升，并在低分辨率、阴影、遮挡等复杂场景下有较好的鲁棒性。

关键词：特征表示、稀疏学习、车辆分类与识别、鲁棒性与泛化性、智能交通系统

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61472166,61105015;江苏省科技厅项目BE2011747;常州市应用基础研究基金项目CJ20120021

在线出版日期：2016-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：81-86