实时道路车辆识别：Haar-like特征与树形分类器应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于Haar-like特征的实时道路车辆识别方法，由青岛大学车辆工程专业的张亮修撰写，导师为王玉林。该研究聚焦于在复杂环境中准确且快速地识别车辆，这对于计算机辅助驾驶、自主导航和汽车安全具有重要意义。论文提出了一种结合Haar-like矩形特征、GentleAdaBoost算法和聚类分支策略的树形分类器，以提高识别的效率和鲁棒性。" 基于Haar-like特征的实时道路车辆识别是一种计算机视觉技术，用于在实时环境下从图像或视频流中检测车辆。Haar-like特征是由一系列矩形构成的简单特征，可以用来描述图像中物体的各种形状和结构。在本研究中，作者分析了这些特征的构成和积分图像法的应用，这是一种加速特征计算的技术。为了更准确地捕捉车辆的特性，论文还扩展了原有的特征形式，特别是将车底阴影和车辆的垂直边缘组合成"U"形特征，增强了对车辆轮廓的描述能力。 GentleAdaBoost算法被用于训练分类器，这是一种集成学习方法，能够逐步强化对车辆特征敏感的弱分类器，形成强分类器。通过聚类和分支策略，这些强分类器被组织成一个树形结构，其中根节点采用"U"形组合特征。这种树形结构允许在多尺度下进行车辆识别，减少了对图像缩放的需求，提高了处理速度，同时确保了识别的准确性。 论文建立了一个包含车辆前后视图的训练样本库和测试图像库，以及用于实时识别的视频库。实验结果显示，所提出的树形结构识别方法在识别率和速度上优于传统的级联分类器，具有良好的实时性能和对外部环境变化的适应性。 总结来说，这项研究为实时道路车辆识别提供了创新的解决方案，通过优化特征提取和分类策略，提升了系统的性能。其对Haar-like特征的扩展和树形分类器的设计，为车辆识别领域带来了新的思路，对于智能交通系统和自动驾驶技术的发展具有重要的理论和实践价值。关键词包括：车辆识别、Haar-like矩形特征、GentleAdaBoost算法、聚类和树形分类器。