本文關(guān)鍵詞： 車標分類 車標識別 隨機森林 支持向量機 梯度方向直方圖　出處：《計算機工程與設(shè)計》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對大規(guī)模車標圖像的分類難題,提出一種結(jié)合支持向量機(SVM)和隨機森林的學習方法。采用SVM分類器對到達隨機森林各剖分結(jié)點的數(shù)據(jù)進行剖分;對于分類過程中新增加的類別,采用增量學習機制進行再學習,不需要重新學習整個隨機森林;提取車標圖像的梯度方向直方圖特征,采用提出方法進行特征的訓練與分類。實驗結(jié)果表明,提出方法對不同車標圖像的識別率高,尤其是可以對訓練數(shù)據(jù)集中沒有的車標類別進行高效的增量學習。
[Abstract]:In order to solve the problem of large-scale vehicle mark image classification, a learning method combining support vector machine (SVM) and random forest is proposed. SVM classifier is used to partition the data arriving at each subdivision node of random forest. For the newly added categories in the classification process, the incremental learning mechanism is used to re-learn the whole random forest, and the gradient direction histogram feature of the vehicle sign image is extracted. The experimental results show that the proposed method has a high recognition rate for different vehicle logo images, especially for the category of vehicle logo that does not exist in the training data set.
【作者單位】： 中原工學院信息商務(wù)學院信息技術(shù)系;鄭州大學軟件與應(yīng)用科技學院;
【基金】：國家科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金項目(10C26214102198) 河南省科技攻關(guān)重點計劃基金項目(122102210563;132102210215) 河南省高等學校重點科研項目計劃基金項目(15B520008)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李建更;高志坤;;隨機森林:一種重要的腫瘤特征基因選擇法[J];生物物理學報;2009年01期

2 劉足華;熊惠霖;;基于隨機森林的目標檢測與定位[J];計算機工程;2012年13期

3 董師師;黃哲學;;隨機森林理論淺析[J];集成技術(shù);2013年01期

4 陳姝;彭小寧;;基于粒子濾波和在線隨機森林分類的目標跟蹤[J];江蘇大學學報(自然科學版);2014年02期

5 王麗婷;丁曉青;方馳;;基于隨機森林的人臉關(guān)鍵點精確定位方法[J];清華大學學報(自然科學版);2009年04期

6 李建更;高志坤;;隨機森林針對小樣本數(shù)據(jù)類權(quán)重設(shè)置[J];計算機工程與應(yīng)用;2009年26期

7 吳華芹;;基于訓練集劃分的隨機森林算法[J];科技通報;2013年10期

8 程光;王貴錦;何禮;林行剛;;人體姿勢估計中隨機森林訓練算法的并行化[J];計算機應(yīng)用研究;2014年05期

9 于延;王建華;;基于云計算平臺的隨機森林算法的研究與實現(xiàn)[J];科技通報;2013年04期

10 劉永春;宋弘;;基于隨機森林的乳腺腫瘤診斷研究[J];電視技術(shù);2014年15期

相關(guān)會議論文 前7條

1 謝程利;王金橋;盧漢清;;核森林及其在目標檢測中的應(yīng)用[A];第六屆和諧人機環(huán)境聯(lián)合學術(shù)會議（HHME2010)、第19屆全國多媒體學術(shù)會議（NCMT2010）、第6屆全國人機交互學術(shù)會議（CHCI2010）、第5屆全國普適計算學術(shù)會議（PCC2010）論文集[C];2010年

2 武曉巖;方慶偉;;基因表達數(shù)據(jù)分析的隨機森林方法及算法改進[A];黑龍江省第十次統(tǒng)計科學討論會論文集[C];2008年

3 左南;李涓子;唐杰;;基于SVM的肖像照片抽取[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學術(shù)會議論文集[C];2007年

4 王艦;湯光明;;基于SVM的圖像隱寫檢測分析[A];第八屆全國信息隱藏與多媒體安全學術(shù)大會湖南省計算機學會第十一屆學術(shù)年會論文集[C];2009年

5 楊鎮(zhèn)宇;祝詩平;;基于機器視覺和SVM的花椒外觀品質(zhì)檢測[A];2009全國虛擬儀器大會論文集（二）[C];2009年

6 朱慕華;朱靖波;陳文亮;;面向文本分類的多類別SVM組合方式的比較[A];全國第八屆計算語言學聯(lián)合學術(shù)會議（JSCL-2005）論文集[C];2005年

7 熊薇薇;梁巍;李莉;黃梅志;;基于混合核函數(shù)SVM的人臉識別方法研究[A];中國計量協(xié)會冶金分會2011年會論文集[C];2011年

相關(guān)博士學位論文 前1條

1 姚登舉;面向醫(yī)學數(shù)據(jù)的隨機森林特征選擇及分類方法研究[D];哈爾濱工程大學;2016年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 賀捷;隨機森林在文本分類中的應(yīng)用[D];華南理工大學;2015年

2 張文婷;交通環(huán)境下基于改進霍夫森林的目標檢測與跟蹤[D];華南理工大學;2015年

3 李強;基于多視角特征融合與隨機森林的蛋白質(zhì)結(jié)晶預測[D];南京理工大學;2015年

4 朱玟謙;一種收斂性隨機森林在人臉檢測中的應(yīng)用研究[D];武漢理工大學;2015年

5 肖宇;基于序列圖像的手勢檢測與識別算法研究[D];電子科技大學;2014年

6 李慧;一種改進的隨機森林并行分類方法在運營商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用[D];電子科技大學;2015年

7 趙亞紅;面向多類標分類的隨機森林算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

8 丁然;基于隨機森林大豆籽粒外觀品質(zhì)識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];東北農(nóng)業(yè)大學;2015年

9 邱佳迪;基于隨機森林的惡意移動應(yīng)用動態(tài)檢測方法研究[D];浙江工業(yè)大學;2015年

10 張興;基于Spark大數(shù)據(jù)平臺的火電廠節(jié)能分析[D];太原理工大學;2016年

，

本文編號：1498823