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基于垂直对称HOG和极限学习机的在线车辆验证方法(英文)
引用本文:范延军,张雷,张为公.基于垂直对称HOG和极限学习机的在线车辆验证方法(英文)[J].东南大学学报,2015,31(1):67-73.
作者姓名:范延军  张雷  张为公
作者单位:1. 东南大学仪器科学与工程学院,南京210096;中国计量学院计算机科学与技术系,杭州310018
2. 东南大学仪器科学与工程学院,南京,210096
基金项目:The National Natural Science Foundation of China,the Natural Science Foundation of Zhejiang Province,the China Postdoctoral Science Foundation
摘    要:为了满足车辆在线应用所需的实时性和准确性,提出了一种在线实时车辆验证的解决方法.首先,基于对车辆图像对称特性的分析,提出了垂直对称HOG描述子,用来提取图像的特征.在车辆分类阶段,为了提高算法的实时性,使用极限学习机作为分类器.与其他经典算法的实验数据进行比较,结果表明基于垂直对称HOG和极限学习机的车辆验证方法能够在算法的运行效果与计算代价方面取得较好的折中,并且能够在尽可能保证算法效果的同时降低计算开销.实验结果进一步表明,提出的车辆验证方法在执行效率和准确性方面均能取得较好的效果,能够满足车辆的在线实时应用要求.

关 键 词:梯度方向直方图  垂直对称梯度方向直方图  车辆验证  极限学习机

On-road vehicle verification based on VS-HOG and ELM
Fan Yanjun,Zhang Lei,Zhang Weigong.On-road vehicle verification based on VS-HOG and ELM[J].Journal of Southeast University(English Edition),2015,31(1):67-73.
Authors:Fan Yanjun  Zhang Lei  Zhang Weigong
Institution:Fan Yanjun;Zhang Lei;Zhang Weigong;School of Instrument Science and Engineering, Southeast University;Department of Computer Science and Technology, China Jiliang University;
Abstract:
Keywords:histogram of oriented gradients (HOG)  vertical symmetrical histogram of oriented gradients (VS-HOG)  vehicle verification  extreme learning machine (ELM)
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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