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J-GLOBAL ID：201802294029557949   整理番号：18A1438237

マルチ特徴抽出とSVMパラメータ最適化に基づく車型認識【JST・京大機械翻訳】

Vehicle Recognition Based on Multi-feature Extraction and SVM Parameter Optimization

著者 (3件)： Cheng Shuhong (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島066004;秦皇島中信戴ka股fen有限公司博士后工作站,河北秦皇島066004) ,  Gao Xu (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島,066004) ,  Zhou Bin (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島,066004)
資料名： Jiliang Xuebao  (Jiliang Xuebao)
巻： 39  号： 3  ページ： 348-352  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2540A  ISSN： 1000-1158  CODEN： JIXUEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マルチ特徴抽出とサポートベクターマシン(SVM)パラメータ最適化に基づく車両認識法を提案した。この方法は,照明,天候,影などの環境の影響を受けやすく,運動中の車両の車型認識を行える。最初に,車両の幾何学的特徴を抽出するために,車両サンプルを採取し,画像前処理を行った。テクスチャ特徴と方向勾配ヒストグラム(histogramoforientedgradient,HOG)の特徴;次に,抽出した複数の特徴量を組合せテストし,単一特徴量のテスト結果と比較した。最後に,粒子群最適化(PSO)を用いて,SVMのパラメータを最適化し,そして,最適SVMパラメータを用いて,車両の車両認識を行った。実験結果は,提案したマルチ特徴抽出とSVMパラメータ最適化の組合せが,90%以上の認識率を達成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *特徴抽出 ,  *最適化 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： 認識率 ,  粒子群最適化 ,  特徴量 ,  テクスチャ特徴 ,  画像前処理 ,  幾何学的特徴 ,  天候 ,  *パラメータ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： metrology ,  vehicle recongnition ,  image-processing ,  multi-feature extraction ,  support vector machines ,  parameter optimization

分類 (2件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  特徴抽出 ,  SVM ,  パラメータ最適化