支持向量机与主成分分析在车型识别中的应用研究

"车型识别研究-基于支持向量机与主成分分析的算法" 这篇硕士学位论文主要探讨了在智能交通系统中车型识别的技术及其应用。作者刘锋在导师严京旗的指导下，研究了如何利用支持向量机(SVM)和主成分分析(PCA)来提升车型识别的效率和准确性。论文的章节安排如下： 第二章，作者概述了图像处理技术的基础，包括图像空间概念和空间转换理论，这些是进行后续特征提取和模型构建的重要理论基础。 第三章聚焦于视频图像的跟踪算法，这部分为车辆检测和特征提取提供了技术铺垫，确保能够准确地定位和追踪车辆。 第四章涉及背景更新方法，这是在复杂环境下排除背景干扰，有效突出车辆的关键步骤。 第五至第七章是论文的核心，详细阐述了基于主成分分析的车型识别方法。首先，论文提出将去除背景后的车辆图像转化为矢量形式，以便进行PCA处理。PCA用于降维和特征提取，能有效减少数据冗余，提高识别速度。然后，结合支持向量机进行分类，SVM以其强大的非线性分类能力，能适应复杂的车型识别场景。 在实验部分，作者比较了几种不同的车型识别方案，包括基于SVM、PCA以及结合两者特征提取策略的方法。实验结果表明，整合PCA和特征提取策略的方案在识别性能上更为优越。 论文的关键词包括智能交通、车型识别、支持向量机和主成分分析，这些都反映了研究的核心内容和技术手段。通过这项研究，不仅可以促进智能交通系统的进步，也为计算机视觉、图像处理和模式识别领域的研究提供了有价值的参考。