[发明专利]一种基于车脸特征的车辆类型识别方法无效

专利信息
申请号: 201110407432.0 申请日: 2011-12-09
公开(公告)号: CN102411710A 公开(公告)日: 2012-04-11
发明(设计)人: 赵池航;何杰;连捷;党倩 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 特征 车辆 类型 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于车脸特征的车辆类型识别方法,其特征在于包括如下步骤:

(1)通过监控摄像机采集车辆图像,并进行预处理,然后检测并分割出能表征车辆类型的车脸图像,具体包括如下步骤:

(1-1)使用监控摄像机采集多种车型的车辆图像;

(1-2)图像预处理,采用同态滤波增强图像质量;

(1-3)采用基于车牌位置信息的车脸区域检测和分割,分割出能表征车型特征的车脸区域;

(2)对车辆图像进行Curvelet小波变换,以提取能表征车型特征的车脸特征矩阵;

(3)采用支持向量机分类器对提取的车脸图像的Curvelet小波特征向量进行分类,以识别出车型。

2.根据权利要求1所述的基于车脸特征的车辆类型识别方法,其特征在于:步骤(1-2)中,图像进行同态滤波的过程为:

令采集的车辆图像为f(x,y),即

f(x,y)=fi(x,y)·fr(x,y)0<fi(x,y)<,0<fr(x,y)<1]]>

上式中,(x,y)为车辆图像在时域中的坐标,fi(x,y)为照明函数,i为照明illumination缩写;fr(x,y)为反射函数,r为反射reflection缩写;

对上式取对数并进行傅立叶变换得

Fln(u,v)=Fi,ln(u,v)+Fr,ln(u,v)

上式中,(u,v)车辆图像在频域中的坐标,照明函数fi(x,y)取对数后的傅里叶变换Fi,ln(u,v)的频谱特性主要集中在低频段,而反射函数fr(x,y)取对数后的傅里叶变换Fr,ln(u,v)的频谱特性主要集中在高频段;

通过与同态滤波器函数H(u,v)相乘,在频域上削弱照明函数的成分,同时增强反射函数的频谱成分,以达到增加图像对比度的目的,即

Gln(u,v)=Fi,ln(u,v)·H(u,v)+Fr,ln(u,v)·H(u,v)

上式中,Gln(u,v)为图像傅里叶变换同态滤波结果,对上式进行傅立叶反变换,则得同态滤波器预处理后的车辆图像,即

g(x,y)=exp{F-1{Gln(u,v)}};其中g(x,y)为图像同态滤波结果。

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