基于局部特征的汽车识别

摘要：

提出了一种自动检测和识别汽车类型的方法.该方法分为两个阶段,首先,用Adaboost的学习算法检测图片中是否有正面的汽车并得到车辆的头部区域.第二,对车辆头部区域,提取SURF局部特征,并与数据库中的特征相匹配,跟据匹配的结果得到车辆的类型.在实验中,对821幅图片进行测试,其中包含48个不同类型的汽车,该算法正确识别率是81.6%.

关键词：Adaboost、SURF、局部特征、车辆检测、车辆识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：51-52,56