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原文传递车标识别方法研究

论文题名：	车标识别方法研究
关键词：	车标识别;主成分分析;支持向量机;智能交通
摘要：	车标识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车标信息,从而获得机动车辆品牌信息的一种实用技术。车标识别技术是智能交通系统中的一个重要研究领域,具有重要的实用价值。　　车标识别系统主要包括两个关键部分:车标定位和车标识别。本文在查阅大量文献的基础上,对车标识别技术进行了研究,提出了两种车标识别方法。　　提出了基于独立成分分析和支持向量机的车标识别方法。该方法首先对车标图像进行了灰度化和中值滤波的预处理,然后应用二维主成分分析技术进行车标图像数据的降维,再利用独立成分分析技术进行车标特征提取,最后采用支持向量机技术设计分类器识别车标。实验结果表明,该方法具有较高的识别率和较快的识别速度。　　提出了基于独立成分分析和模糊支持向量机的车标识别方法。该方法的核心是应用独立成分分析技术进行车标图像的特征提取,应用模糊支持向量机技术构造车标分类器。实验结果表明该方法有更短的识别时间、更高的识别率和更强的鲁棒性。
作者：	孙娟红
专业：	计算机软件与理论
导师：	李文举
授予学位：	硕士
授予学位单位：	辽宁师范大学
学位年度：	2011
正文语种：	中文