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来源:《电子科技》2018年第04期  作者:王盼盼;李玉惠;
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基于特征融合和L-M算法的车辆重识别方法

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车辆重识别是在视频监控系统中,匹配不同外界条件下拍摄的同一车辆目标的技术。针对车辆重识别时不同摄像机中同一车辆的图像差异较大,单一特征难以稳定地描述图像的问题,采用多种特征融合实现车辆特征的提取,该方法将车辆图片的HSV特征和LBP特征进行融合,并对融合特征矩阵进行奇异值分解,提取特征值。针对重识别模型训练时传统BP算法收敛速度慢,精度不高的问题,采用Levenberg-Marguardt自适应调整算法优化BP神经网络。实验结果表明,该方法在车辆的同一性识别方面的识别率达到97.5%,且对光照变化、视角变化都具有较好的鲁棒性。(本文共计4页)......[继续阅读本文]

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