基于仿生特征的汽车图像检测

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1、河北工业大学硕士学位论文基于仿生特征的汽车图像检测姓名：付浩申请学位级别：硕士专业：计算数学指导教师：穆国旺20091101河北工业大学硕士学位论文基于仿生特征的汽车图像基于仿生特征的汽车图像检测基于仿生特征的汽车图像检测检测检测摘摘摘要要要检测图像中是否存在汽车或其他目标（如行人、树木、建筑物等）有着重要的民用和军用价值，因此成为近年来计算机视觉和模式识别中的一个研究热点。国内外的学者针对该问题已经进行了大量的研究且提出了许多不同的检测方法。其中，借鉴人类视觉检测机理的方法称为仿生方法。ThomasSerre等人在前

2、人研究的基础上，提出了自己的仿生检测模型，和其它方法相比，这种方法具有较高的检测准确率，但缺点是提取出来的仿生特征具有较高的维数，这就使得分类器的训练和检测效率很低。针对这一不足，本文提出了一种基于仿生特征和数据降维的汽车图像检测方法，该方法首先基于标准模型提取图像的仿生特征，但并不直接采用仿生特征而是对仿生特征进行数据降维后再进行分类器的训练和检测，避免分类器在大特征维数下的训练和检测，以提高分类器的训练和检测效率。基于标准汽车图像库对此方法进行了汽车/非汽车两类分类实验，实验结果表明此方法不但可以提高分类器效率，并

3、且一定程度上提高了检测准确率。关键词关键词关键词：关键词：：：汽车图像检测，仿生特征，主成分分析，线性判别分析，基于核的主成分分析，支持向量机i基于仿生特征的汽车图像检测BiologicallyInspiredFeatureBasedCarDetectionABSTRACTDuetotheimportantapplicationsincivilianandmilitaryfields,detectionofcarsorotherobjects(suchaspedestrians,trees,buildings,etc.

4、)fromimageshasbeenahotresearchtopicinthefieldofcomputervisionandpatternrecognition.Thisproblemhasbeendeeplyinvestigatedandanumberofmethodshavebeenpresentedinwhichthoseimitatehumanvisionsystemswerecalledbiologically-inspiredmethods.Recentlyastandardbiologically-i

5、nspiredmodelproposedbySerre,WolfandPoggiohasobtainedahighaccuracyofclassification.However,thebiologically-inspiredfeaturesextractedbythismethodarehighdimensionalvectorswhichmaketheclassifieraloweffectivenessintrainingandclassification.Toavoidthisshortcoming,wepr

6、oposedamethodbasedonbiologically-inspiredfeature(BIF)anddimensionalityreductioninthispaper.FirstlyBIFsareextracted,thenthedimensionofthefeaturevectorsarereducedbyPCA,LDAorKPCAmethodbeforebeingtrainingandclassificationofclassifiersothattheeffectivenessofclassifie

7、risenhanced.Theproposedmethodhasbeenappliedtocar/non-carbinaryclassification.Experimentalresultsonstandardcardatasetsdemonstratetheproposedmethodachievesahighereffectivenessandbetterdetectionaccuracythanstandardmodel.KEYWORDS:CarDetection,BiologicallyInspiredFea

8、ture,PCA,LDA,KPCA,SVMii基于仿生特征的汽车图像检测符号说明符号说明符号说明PCA——主成分分析法。LDA——线性判别分析法。KPCA——基于核的主成分分析SVM——支持向量机NN——最邻近分类法BIF——仿生特征iv河北工业大学硕士学位论文第一章第一章第一章绪论绪论绪论绪论§§§1§111----1111汽车