基于 HOG 特征及支持向量机的车辆品牌识别方法

摘要：

为了解决套牌车与违章车的身份确认问题，提出了一种车辆品牌识别方法．该方法首先基于对称特征检测车辆前脸区域，然后提取车辆前脸区域的HOG特征，最后采用支持向量机对车辆品牌进行分类．实验根据苏州市公安局提供的道路卡口图片，构建了车脸数据库，该数据库包括奥迪、长安、日产等15种车辆品牌，共3000张图片．基于构建的车脸数据库，采用所提出的车辆品牌识别方法进行了实验，并对比分析了支持向量机（ support vector machine， SVM）线性核函数、多项式核函数和径向基核函数的性能，3种核函数的整体分类精度分别为89．27％，89．74％和89．89％．理论分析和实验结果表明，所提出的基于HOG特征及支持向量机的车辆品牌识别方法是可行的，并且基于径向基核函数的SVM分类器的性能最优．

关键词：车辆品牌、HOG特征、支持向量机、核函数

分类号：P208(一般性问题)

在线出版日期：2014-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：410-413