基于車輛正面圖像的車型特征提取方法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)是現(xiàn)在化交通的重要組成部分，而車型的自動(dòng)識別是智能交通領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。高速公路作為現(xiàn)代化交通中必不可少的一項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施，收費(fèi)過程中的作弊行為已經(jīng)十分嚴(yán)重?；谶@一問題，本文提出了一種利用車臉圖像自動(dòng)識別車型的算法。
　　本文共包括三個(gè)主要部分：圖像的預(yù)處理、車輛正面特征提取和車型識別。
　　研究了基于車牌定位的車臉分割方法，采用顏色特征與邊緣檢測相結(jié)合的方式，對車輛圖像進(jìn)行車牌分割，再根據(jù)車牌計(jì)算車臉的垂

2、直中軸線和車臉帶的水平分割線、輪廓跟蹤法分割出大燈、車標(biāo)區(qū)域。
　　針對于車臉圖像特征提取的問題，本文提取圖像的HU不變矩和LBP算子作為車臉感興區(qū)域的特征。為了增加算法的實(shí)用性并減小算法的復(fù)雜度，本文提出了一種HU標(biāo)準(zhǔn)化不變矩算法。通過對原有HU不變矩算法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，進(jìn)而縮小特征數(shù)值區(qū)間。并與典型的HU不變矩算法、LBP算子提取結(jié)果進(jìn)行了對比分析。將三種算法對車臉特征提取的特征值與其對應(yīng)車型保存入數(shù)據(jù)庫中，為高速公路收費(fèi)口自