基于多視覺詞匯索引的車輛圖像檢索.pdf

1、車輛圖像檢索是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，車輛檢索在停車場(chǎng)智能管理、高速公路自動(dòng)收費(fèi)、道路監(jiān)控、超時(shí)停車檢測(cè)等方面有著非常好的應(yīng)用前景。本課題來源于高速公路服務(wù)區(qū)車輛智能檢測(cè)項(xiàng)目，是基于特定場(chǎng)景下的車輛圖像檢索問題。
　　車輛圖像檢索主要是基于車輛檢測(cè)、目標(biāo)區(qū)域提取、特征提取和特征匹配的相關(guān)技術(shù)，目前關(guān)于圖像檢索的技術(shù)研究相對(duì)來說比較成熟。本文旨在進(jìn)一步研究車輛圖像特征在索引層面的融合，在有光照變化等情況的交通場(chǎng)景中能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的

2、車輛圖像檢索。本文的主要的研究內(nèi)容如下:
　　1.研究圖像檢索的流程和經(jīng)典算法，分析和總結(jié)了車輛圖像檢索流程中的關(guān)鍵要素、檢索流程和特征提取。研究了不同檢索流程和特征提取方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并分析了它們?cè)趯?shí)時(shí)車輛圖像檢索中的可行性。
　　2.基于可變部件模型的車輛目標(biāo)區(qū)域提取。為了減少檢索時(shí)間、計(jì)算量以及車輛以外區(qū)域?qū)z索的影響，本文首先對(duì)車輛目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行了提取，把不同背景下的車輛目標(biāo)部分作為特征提取區(qū)域，大大減少了處理時(shí)間，提高

3、了檢索效率。
　　3.基于多視覺詞匯索引的車輛圖像檢索。本文提出一種將局部對(duì)稱性特征和局部顏色特征在索引層面上進(jìn)行融合的多維索引方法。具體地說，互補(bǔ)的兩種特征被集合到了一個(gè)多維的倒排索引中。首先我們選擇局部對(duì)稱性特征來表達(dá)車輛圖像，其具有很好的光照適應(yīng)性和不變性。為了進(jìn)一步加強(qiáng)視覺詞匯的分辨力，我們加入顏色特征來反映圖像中局部顏色的分布，使得兩種視覺詞匯形成互補(bǔ)關(guān)系。本文應(yīng)用基于TF-IDF加權(quán)的詞袋模型，不同特征描述子被賦予不同