基于大间隔分布Pin-SVM算法的车标分类识别

作者：赵玉田

来源：电子测量技术, 2021, 44(07): 55-60.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2105772

• 车标
• 分类
• 间隔分布
• Pin-SVM

车标分类是车辆识别的方法之一。车标分类广泛应用于政府大楼、校园、道路等场所的安全防护。本研究的主要目的是利用支持向量机(SVM)分类方法对车标进行识别。针对车标识别问题,设计了一种基于大间隔分布的Pin-SVM (LMD-Pin-SVM)模型。首先,利用间隔均值和方差定义间隔分布,然后将最优间隔分布引入到Pin-SVM模型中,建立LMD-Pin-SVM线性模型。此外,利用核技术将线性LMD-Pin-SVM模型扩展到非线性情况,并应用于车标识别中。实验结果显示,所提出的模型在泛化性能上优于其他算法。LMD-Pin-SVM模型可以有效地抑制噪声对分类模型的不利影响,提高不同车标图像的分类正确率。

• 单位
  烟台汽车工程职业学院