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车标识别是车辆识别技术的一个重要研究方向。本文针对车标在识别过程中匹配阈值难以确认、识别速度慢的问题,提出了一种优化的Adaboost车标识别方法。首先,针对各种车标搜集关于车标的正、负训练样本;然后,利用Adaboost算法训练出各种车标分类器;最后,将各种车标分类器组合在一起,实现车标的识别。在实验数据的基础上,本文从提高车标分类器分类性能和优化车标分类器组合顺序两方面入手,提高识别精度。仿真实验结果表明基于Adaboost的车标识别方法具有识别率高、识别速度快的优点,具有较好的鲁棒性。