典型交通载具类字典稀疏识别方法的研究与实现

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4、ionaryThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYiLiSupervisor:Prof.JianrongGongMarch2016摘要随着社会经济的飞速发展，人们生活水平的提高，交通流量日益增大，各种交通问题频繁发生，智能交通系统就变得尤为重要。交通载具作为整个交通的载体，是智能交通系统研究的重点。为了实现对交通载具的有效管理，对典型交通载具进行科学合理的智能分类是当前信息、通信、自动化、计算机等相关领域的热点研究方向之一。本文在着重

5、分析研究了图像特征提取、稀疏编码、模式识别理论的基础上,实现了一种基于类字典稀疏识别的典型交通载具分类系统。该系统是对交通场景中的自行车、摩托车、汽车这三种典型的交通载具利用稀疏识别的方法进行分类处理。采用局部特征描述算子，SURF算法进行特征提取，对训练样本提取特征构建全局字典进行稀疏识别。并通过实验对系统进行验证。针对上述系统存在的问题进行改进。提出了基于类字典稀疏识别的典型交通载具分类系统。在特征提取方面，提出了基于FCM聚类的SURF特征提取方法，使每幅图像的特征向量均为固定的维数且包含大部分的有用信息。方便了后续处理，降低了特征向量维数。在稀疏识别方面，针对全局字典信息存在大量冗

6、余并且没有很好地突出各交通载具的局部特征。引入了类字典和字典学习，以更好的表示交通载具的局部特性，提高字典的表征能力，从而提高识别率。通过三组对比实验对系统进行验证。分别为本论文的稀疏识别方法和SVM方法的对比、全局字典与类字典之间的对比、传统的SURF特征和改进的SURF特征的对比。实验表明，本文论提出的方法对自行车、摩托车、汽车这三种交通载具达到了较好的识别效果。关键词:交通载具，稀疏识别，改进的SURF算法，类字典，字典学习IAbstractWiththefastdevelopmentofsocialeconomyandtheimprovementofpeople'slivingst

7、andard,thetransportationdischargeincreasescontinuouslyandavarietyoftrafficproblemsoccurfrequently.Therefore,theIntelligentTransportationSystemisparticularlyimportant.Asthecarrierofthewholetraffic,thetrafficvehicl