应用小波变换和PCA进行车辆的静态图像检测

被引：37

作者：

吴珺文

张学工

机构：

[1] 清华大学自动化系,智能技术与系统国家重点实验室,清华大学自动化系,智能技术与系统国家重点实验室北京,北京

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2002年 / 11期

关键词：

车辆检测; 主成分分析(PCA); 小波变换; 图像处理;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2002.11.037

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

081102 [检测技术与自动化装置];

摘要：

提出了一种基于小波变换和主成分分析(PCA)方法实现的车辆静态图像检测方法。利用选定的车辆和背景训练样本集,用小波变换对样本进行特征提取,通过主成分分析来设计适当的分类器,把待检测图像在多分辨率下逐块进行分类,以此来判断某区域内是否有车辆,完成车辆检测的任务。实验结果表明,这种方法实现简单、应用效果良好,具有较好的应用前景。

引用

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