基于HOG特征及支持向量机的车辆品牌识别方法  

Vehicle brand recognition based on HOG feature and support vector machine

作　　者：张小琴[1] 赵池航[1] 沙月进[1] 党倩[1] 张运胜[1] 

机构地区：[1]东南大学交通学院,南京210096

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》2013年第A02期410-413,共4页Journal of Southeast University：Natural Science Edition

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3 000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.In order to solve the problem of fake-licensed car and illegal car identification, a vehicle brand recognition method is proposed. It detects the car front face based on symmetric feature, ex-

关 键 词：车辆品牌 HOG特征 支持向量机 核函数 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]