周阳
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
- 供职机构：北方工业大学机电工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法的图像匹配被引量：4
- 2014年
- Hausdorff距离在图像匹配领域广泛应用。针对Hausdorff距离结合一些搜索策略的匹配算法实时性不高的问题,提出了一种基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法搜索策略的图像快速匹配。首先提取模板图像和匹配子图的边缘特征,然后计算的模板图像和匹配子图的Hausdorff距离作为两者的相似度量标准,最后采用人工蜂群算法进行搜索匹配。实验结果表明,该方法在不降低匹配率的情况下,缩短了匹配时间,能应用到嵌入式领域。
- 杨飚周阳
- 关键词：图像匹配HAUSDORFF人工蜂群算法
- 一种改进的相关向量回归方法被引量：3
- 2015年
- 相关向量回归(relevance vector machine,RVR)是一种非线性回归方法。当样本集中存在少量异常点时,RVR方法能够得到鲁棒的回归模型。随着异常点增加,求得的回归模型的泛化能力下降。针对这种情况,实现了一种改进的相关向量回归方法。首先重新定义样本子集T和根据最小截平方和估计理论重新定义RVR回归的似然函数;然后利用贝叶斯推论求解边际最大似然函数;最后使用迭代法迭代求解最大似然函数的最优超参数α、β以及子集T,并使用超参数α、β得到回归模型。通过证明和实验结果表明,算法具有鲁棒性,而且当样本集中的异常点增加时,依然具有较高的鲁棒性。
- 杨飚周阳
- 关键词：相关向量机似然函数鲁棒性
- 基于SVM和ASIFT的车标识别方法
- 车标信息在智能交通领域有着广泛的应用价值。单一的车标识别方法存在识别率低和漏检率高的问题。针对这种情况，本文实现了一种基于SVM多分类器和ASIFT匹配相结合的车标识别方法。首先对经过变换的车标样本提取HOG特征和使用S...
- 杨飚周阳
- 关键词：车标识别
- 基于HOG和ASIFT特征的车标二次识别被引量：6
- 2015年
- 车标信息在智能交通领域有着广泛的应用价值。当前的车标识别方法存在漏检率高、识别率低的问题。为此提出了一种基于HOG和ASIFT特征相结合的车标二次识别方法。首先对变换后的训练样本提取HOG特征并使用SVM训练出基于概率分类的多分类器模型;其次提取模板样本的SIFT特征并使用特征点融合策略建立车标模板库。最后使用SVM多分类器和ASIFT匹配相结合完成车标二次识别。训练样本大小、样本数量、模板类型等因素导致车标平均识别率不同。而且,上述法的车标平均识别率高于单一的识别方法的识别率。改进方法能够提高车标识别率且有效减少误识别率和漏检率。
- 杨飚周阳
- 关键词：车标识别方向梯度直方图
