技术总结
本发明公开了一种基于稀疏表示(SRC)和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)组合分类器的交通视频车辆识别方法，通过字典训练(K‑SVD)算法对车辆样本的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient，HOG)特征进行训练得到过完备字典，从而构建稀疏表示(Sparse Representation‑based Classifier，SRC)分类器；同时将车辆正负样本和待分类样本的HOG特征进行稀疏重构，用重构的特征训练SVM分类器。最后利用SRC分类器和基于重构的SVM的线性加权构成组合分类器，完成车辆识别的综合决策。本发明提高整个系统在粘连、遮挡、目标类别多样等复杂交通场景中的识别率和鲁棒性，缩小训练时间。
技术研发人员：张尤赛;周旭;孙路霞;张硕
受保护的技术使用者：江苏科技大学
文档号码：201610566310
技术研发日：2016.07.18
技术公布日：2016.12.07