车辆特征提取和分类方法的研究

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1、摘要模式识别包含了两个主要部分，分别是特征提取和分类器设计，在车辆识别中有着重要的意义。对数据进行有效的特征提取并运用神经网络分类是实现合理分类的有效途径。本文提出了两种特征提取方法用于车辆波形数据的提取，研究了最小距离分类法和人工神经网络在车辆识别方面的应用，仿真实验表明本文所提出的特征提取和分类方法具有良好的车辆识别效果。主成分分析是一种统计分析方法，它采取降维将多个变量转换为个数较少的综合变量，使这些综合指标尽可能地反映原来指标的信息量，而且彼止之间不相关，从而达到简化的目的。核主成分分析法实际上就是主成分分析的一种

2、改进算法，它将原特征空间映射到了另一个高维空间，在这个新的高维空间中运用核技巧提取出车辆数据的成分。传统中的模式识别系统一般只是使用样本之间的距离或者相关性分类器来进行分类的，这种系统对于输入样本带有噪声、类别数量比较大的问题很难取得好的分类结果。自适应共振网络ART网络具有其它分类方法不具备的优良特性，它可以很好地解决稳定性和可塑性这个二难的问题，可以稳定快速地识别已经学习过的对象，同时也能够快速地学习没有学习过的对象。因此可以利用它稳定机制和竞争学习的优点来进行车辆的分类识别。本文中对传统的ART网络进行了两点改进，实

3、际上就是结合其优点的基础上引进了两个准则，其一就是引进最小余弦夹角作为输入模式计算准则，其二就是引进模式相似度作为检验识别准则，建立了一个学习算法简单化的ART网络，其比较适合于高维特征值目标的分类。并且基于该网络设计了一个新的分类器。使用该分类器对主成分分析法和KPCA所得到的样本特征进行了仿真实验，其结果表明，该分类器的识别率，识别速度以及自适应性超过了其他神经网络分类器。关键词t模式识别；特征提取；KPcA；神经网络；分类器ABSTRACTPatterndectionsystemcontainstwoimportan

4、tparts．Theyarefeatureextractionandclassifierdesign．Usingeffectivefeatureextractionmethodtoprocessdataandapplyingtheartificialneuralnetworkstoclassificationofvehiclesdectionareoneoftheeffectivespproaches．twofeatureextractiontheorywhichhavebeenusedtogetfeatureofvehi

5、clewaveformandtheapplicationoftwoclassificationmethodswhichareartificialneuralnetworksandMinimumdistanceclassificationarefurtherdiscussedinthisdissertation．Thesimulationresultsshowthattheproposedfeatureextractionmethodandclassifierhavegoodeffect．Componentanalysisi

6、sastatisticalanalysistechniquewhichcanreducethedimensionofvariables．Componentanalysisreducethedimensionofdata，andeliminatethedatacorrelationwithretainingthemostinformation．TheKPCA(KernelComponentAnalysis)isinfactanimprovedcomponentanalysisalgorithm，whichtransformt

7、heoriginalspaceintoanewhigh-dimensionspace．Inthisnewhigh—dimensionalspace，itcanobtainmaincomponentbytheuseofkerneltricks．Traditionalpatterndectionsystemusuallymakesuseofrelativityclassifierordistancebetweenthesampletoclassifyvectors，butthissystemcan’tachievegoodcl

8、assificationresultswhentheinputsamplescontainnoiseorthenumberofcategoriestooislarge．AdaptiveResonanceTheorynetworkhavesomegoodcharacteristicswhichotherc