面向车辆识别的样本自反馈式级联检测方法

摘要：

以解决机器学习的样本提取问题、提高车辆识别的精度为目的,以Adaboost算法、级联检测方法、样本自反馈方法为基础,提出了一种面向车辆识别的样本自反馈式级联检测方法.方法兼具Adaboost级联检测器的架构优势和样本自反馈方法的样本扩充能力.通过前车图像的识别实例阐述了样本自反馈式级联检测方法的识别过程,进而使用常规Adaboost检测器和样本自反馈式级联检测方法对图像数据集进行了识别,将生产者精度、用户精度、总体识别精度、k值作为评价指标对识别效果进行了比较,证明了样本自反馈式级联检测方法具有较高的识别精度.分析了样本自反馈式级联检测方法个别评价指标较低的原因,提出了相应问题的解决思路.

关键词：车辆识别、样本自反馈、Adaboost算法、级联检测

所属期刊栏目：40

分类号：U491.62(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目51508315;山东省自然科学基金项目ZR2016EL19

在线出版日期：2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：48-53,58