%0 Journal Article
%A 陈启美
%A 陈湘军
%A 阮雅端
%A 叶飞跃
%T 车辆图像稀疏特征表示及其监控视频应用
%D 2016
%R 10.13190/j.jbupt.2016.s.019
%J 北京邮电大学学报
%P 81-86
%V 39
%N s1
%X <p>针对传统车辆图像特征在复杂场景下响鲁棒性和泛化能力低的问题，提出了车辆图像稀疏特征表示方法，并实现了基于稀疏特征的车辆图像支持向量机线性分类器，构建了基于稀疏特征和背景建模的监控车辆分类识别应用框架.与传统方法相比，该方法将车辆图像表示成字典集的低维稀疏线性组合，提高了特征表示泛化能力，能适应实时性监控视频分析的需求.实验结果表明，基于稀疏特征的车辆识别准确率比传统方法明显提升，并在低分辨率、阴影、遮挡等复杂场景下有较好的鲁棒性.</p>
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2016.s.019