多尺度車輛檢測技術(shù)研究.pdf

1、對象檢測技術(shù)是一門具有研究價值和實用意義的技術(shù)，同時也是一門極具難度和挑戰(zhàn)性的技術(shù)。在眾多對象檢測技術(shù)中，車輛的檢測是比較困難的一類檢測，主要原因在于車輛具有各種車型，比如卡車，小車，貨車，客車等，具有不同的顏色，而且隨著角度的不同也有很大的差異。
　　 對象檢測中不少技術(shù)可以用作車輛檢測。運用haar-like特征，加上adboost學(xué)習(xí)算法進行訓(xùn)練分類的方法，在人臉檢測上有著很好的效果，在車輛檢測上也有一定效果，但因為車輛較

2、為復(fù)雜的原因使得效果并不明顯。利用Gabor變換提取特征用于車輛檢測上也有著較好的效果，因為它不像haar-like特征那樣對灰度敏感，因而有相對較好的效果。而HOG特征在比較復(fù)雜的行人檢測和車輛檢測上都有很好的效果，主要是因為它以邊緣為主要特征，而且魯棒性很高。對象檢測中一個重要的重要的問題就是速度問題，cascade級聯(lián)分類器則能大量的減少計算量，比傳統(tǒng)分類器快很多。
　　 車輛檢測中一個常見的問題是車輛的長寬比(尺度)會出