D-S证据理论特征融合车标识别：低质量图像的高效解决方案

"基于D-S证据理论的特征融合车标识别方法通过提取图像的Hu不变矩和HOG特征，利用不同的分类器构建基本概率分配（BPA），并结合改进的D-S证据理论进行特征融合，提高了低分辨率车标图像的识别准确性。实验证明，在低分辨率条件下，该方法的分类准确率可达94.29%，具有较好的鲁棒性。" 本文介绍了一种创新的车标识别方法，旨在解决智能交通系统中车辆多维信息识别的精度问题，特别是针对车标识别的挑战。传统方法往往依赖高分辨率和高质量的图像，但在实际的低质量图像环境下，识别效果通常不佳。为此，研究者提出了基于Dempster-Shafer（D-S）证据理论的特征融合策略，以提高对卡口摄像头捕获的低质量车标图像的识别效率。 首先，该方法通过提取两种关键的图像特征——Hu不变矩和Histogram of Oriented Gradients（HOG）。Hu不变矩是一种能够捕捉图像形状特征的方法，不受图像旋转、缩放等几何变换的影响；而HOG特征则能够描述图像的局部结构和边缘信息，对物体识别具有很强的描述能力。这两种特征相结合，可以提供丰富的图像描述信息。 接下来，使用不同的分类器（如SVM、决策树等）对提取的特征进行独立的分类，生成基本概率分配（Basic Probability Assignment，BPA）。BPA反映了各个分类器对特定类别的可信度，为后续的证据融合做准备。 然后，引入改进的D-S证据理论进行特征融合。D-S证据理论是一种处理不确定性和不完整性信息的框架，能够合并来自多个来源的证据，从而得到更可靠的结论。在本文中，它被用来集成不同分类器的BPA，以克服单个特征或分类器可能存在的局限性，增强整体识别的准确性。 最后，通过融合后的证据，根据D-S证据理论的冲突解决规则，得出最终的车标识别结果。实验结果显示，即使在低分辨率的情况下，这种方法也能保持较高的识别准确率，达到了94.29%。相较于仅使用单一特征的识别方法，该方法的鲁棒性显著增强，对光照变化、噪声以及图像质量下降等因素有较好的适应性。 基于D-S证据理论的特征融合车标识别方法为低质量车标图像的识别提供了一种有效且鲁棒的解决方案，对于提升智能交通系统的性能具有重要的实际意义。这一方法的提出不仅在技术上丰富了车标识别的技术手段，也为未来在其他领域中的图像识别问题提供了新的研究思路。