基于SIFT的车标识别算法

作     者：耿庆田 于繁华 王宇婷 赵宏伟 赵东 GENG Qingtian;YU Fanhua;WANG Yuting;ZHAO Hongwei;ZHAO Dong

作者机构：长春师范大学计算机科学与技术学院长春130032 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 

出 版 物：《吉林大学学报（理学版）》 (Journal of Jilin University:Science Edition)

年 卷 期：2018年第56卷第3期

页      面：639-644页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：吉林省产业创新专项基金(批准号:2016C078) 吉林省产业技术研究与开发专项基金(批准号:2017C031-2) 吉林省教育厅"十三五"科学技术研究项目(批准号:2018269) 

主　　题：车标识别 尺度不变特征变换 特征匹配 BP神经网络 

摘      要：针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.