[发明专利]基于Gabor特征提取和稀疏表示的车辆识别方法

摘要

本发明公开了一种基于Gabor特征提取和稀疏表示的车辆识别方法，首先将车辆分类，每类选取一定数量的车辆作为样本车辆图像，通过2D-Gabor滤波器提取样本车辆图像的Gabor特征，用其来构建稀疏表示所需要的特征字典，并通过主成分分析法降低所构建的特征字典的维数，其次通过相同的2D-Gabor滤波器提取待测车辆图像的Gabor特征并进行降维处理，根据正交匹配追踪算法求解降维后待测车辆图像的Gabor特征在所构建特征字典上的稀疏系数，最后根据重构残差的方法判别待测车辆所属类别。本发明的车辆识别方法具有较高的准确率，能够满足车辆识别的需要。

主权项

一种基于Gabor特征提取和稀疏表示的车辆识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、采集各个类别的样本车辆图像，并提取样本车辆图像的Gabor特征；步骤2、根据步骤1所得的样本车辆图像的Gabor特征，建立样本车辆图像的初始特征字典，并对初始特征字典降维，得到降维后的特征字典；步骤3、采集待测车辆图像，并提取待测车辆图像的Gabor特征；步骤4、根据步骤3所得的待测车辆图像的Gabor特征，对待测车辆图像的Gabor特征进行降维处理，使得待测车辆图像的维数等于特征字典的维数，得到降维后的Gabor特征；步骤5、计算步骤4所得的降维后的Gabor特征在步骤2所得的降维后的特征字典上的稀疏系数；步骤6、根据步骤5所得的稀疏系数将待测车辆图像在步骤2所得降维后的特征字典中表示出来，得到各个类别的近似待测车辆图像，计算待测车辆图像与各个类别的近似待测车辆图像之间的残差，残差最小时对应的类别即为待测车辆图像所在的类。