【摘 要】
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该文首先讨论了静态图像中车辆检测的两种不同途径:基于局部特征融合的方法和基于统计学习的方法,然后在此基础上做了以下三部分工作:1.提出了一种基于角点检测和模糊聚类的
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该文首先讨论了静态图像中车辆检测的两种不同途径:基于局部特征融合的方法和基于统计学习的方法,然后在此基础上做了以下三部分工作:1.提出了一种基于角点检测和模糊聚类的静态图像中车辆检测方法.2.根据主成分分析,比较系统地讨论了一种主成分分类器.采用主成分子空间作为模板,一方面降低了维数,使得计算量大大减少,另一方面充分提取出了各类图像结构上的规律性,保留了表现在各类能量和空间分布上的必要的类别差异信息.3.利用这种主成分分类器建立了一套静态图像中车辆检测算法,这是一种基于统计学习的方法,通过把车辆检测问题转化成典型的模式分类问题来进行处理,可以取得比较好的检测效果.
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