基于Adaboost的车标定位方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于Adaboost的车标定位方法

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【英文篇名】	Vehicle-logo Location Method Based on Adaboost
【下载频次】	★★★★★
【作者】	林志阳; 康耀红; 雷景生;
【英文作者】	LIN Zhi-yang; KANG Yao-hong; LEI Jing-sheng (College of Information Science and Technology; Hainan University; Haikou 570228);
【作者单位】	海南大学信息科学技术学院; 海南大学信息科学技术学院海口;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2008年 11期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	Adaboost算法; 车标定位; 特征提取; 类Haar特征;
【英文关键词】	Adaboost algorithm; vehicle-logo location; feature extraction; Haar-like feature;
【摘要】	车标定位是智能交通系统中一个重要的组成部分,该文针对车标在成像过程中受到光线和其他条件影响较大的情况,提出一种基于Adaboost算法的车标定位方法,将车辆彩色图像进行预处理,再使用Adaboost算法进行车标定位,该方法具有较快的定位速度和较高的准确率。实验证明,采用该方法能获得较好的车标定位效果,具有一定的实用价值。
【英文摘要】	Vehicle-logo location is one of the most important parts of the Intelligent Transportation System(ITS). Focusing on the effect of the light on screening vehicle-logo images,the paper proposes a vehicle-logo location method based on Adaboost algorithm. After preprocessing the vehicle-logo images,Adaboost algorithm is used to locating the vehicle-logo. The method of using Adaboost algorithm in vehicle-logo location has faster location speed and higher correctness than most of the existing methods. Experimenta...
【基金】	教育部重点基金资助项目(03144)
【更新日期】	2008-07-16
【分类号】	TP391.41;U495
【正文快照】	1概述随着公路基础建设以及汽车工业的发展和车辆数量的不断增加,智能交通系统的应用日益广泛,并取得了巨大的经济和社会效益。车标定位是在车辆图像中定位出车标的位置。由于车辆图像都采集于自然环境中,而自然环境中车标和背景的成像条件是不可控制的,随机变化的因素(尤其是?

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