基于SVM和VARLBP的车脸识别

基于SVM和VARLBP的车脸识别基于SVM和VARLBP的车辆脸部识别摘要：随着车辆智能化技术的不断发展，车辆脸部识别作为一种独特的车辆鉴定方式被广泛研究。本文通过结合支持向量机（SVM）和变差重建局部二值模式（VARLBP）两种算法，提出了一种车辆脸部识别方法。实验结果表明，该方法在车辆脸部识别问题上具有较好的性能和准确性。1.引言车辆脸部识别是一种便捷的车辆鉴定方式，它可以不依赖车辆的车牌号码进行车辆识别。而车辆脸部识别的核心是从车辆图像中提取有效的特征信息，并通过合适的算法进行分类和识别。在过去的几十年里，研究者们提出了许多不同的车辆脸部识别算法，但是仍然存在一些问题，如特征提取的准确性和分类器的鲁棒性。本文主要研究一种基于支持向量机（SVM）和变差重建局部二值模式（VARLBP）的车辆脸部识别方法，通过将SVM和VARLBP算法相结合，提高车辆脸部识别的性能和准确性。2.相关工作2.1支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在车辆脸部识别中，SVM可以通过训练样本的特征向量来构建一个分类决策函数。通过引入核函数，可以将线性不可分的问题转化为线性可分的问题。SVM具有良好的泛化能力和鲁棒性，在车辆脸部识别问题上表现出色。2.2变差重建局部二值模式（VARLBP）局部二值模式（LBP）是一种用于图像纹理特征提取的方法，可以捕捉局部区域的纹理信息。然而，传统的LBP算法对噪声和光照变化比较敏感。为了改善这个问题，VARLBP算法被提出来，它通过重建局部模式的变差来抑制噪声和光照变化的影响。VARLBP算法在车辆脸部识别问题上具有更好的鲁棒性和准确性。3.方法本文的车辆脸部识别方法主要分为两个步骤：特征提取和分类器训练。3.1特征提取在特征提取步骤中，我们首先对车辆脸部图像进行预处理，包括图像的灰度化和直方图均衡化。然后，我们使用VARLBP算法提取车辆脸部图像的纹理特征。VARLBP算法将车辆脸部图像划分为多个重叠的局部区域，对每个局部区域计算LBP特征，并计算局部模式之间的变差。最后，我们将所有局部区域的特征向量合并，得到最终的特征向量。3.2分类器训练在分类器训练步骤中，我们使用SVM算法对提取的特征向量进行训练。具体来说，我们使用线性核函数构建一个线性SVM分类器，通过最小化目标函数来求解分类决策函数。训练完成后，我们可以使用分类决策函数对新的车辆脸部图像进行分类和识别。4.实验结果为了评估所提出的方法的性能，我们使用了一个包含大量车辆脸部图像的数据集进行实验。实验结果表明，所提出的方法在车辆脸部识别问题上具有较好的性能和准确性。与传统的方法相比，所提出的方法能够更好地抑制噪声和光照变化的影响，提高了识别的准确性。5.结论本文提出了一种基于SVM和VARLBP的车辆脸部识别方法。通过结合SVM和VARLBP算法，我们能够提取车辆脸部图像的纹理特征，并通过分类器进行识别。实验结果表明，所提出的方法在车辆脸部识别问题上具有较好的性能和准确性。未来的研究可以进一步改进提取特征的方法和优化分类器的训练策略，以进一步提高车辆脸部识别的性能和准确性。参考文献：[1]VaizanR,HashimMS,YahayaARM.VehicleIdentificationSystemsforIntelligentTransportationSystems:AReview[J].ProcediaComputerScience,2017,105:206-213.[2]OjalaT,PietikainenM,HarwoodD.AComparativeStudyofTextureMeasureswithClassificationBasedonFeaturedDistributions[J].PatternRecognition,1996,29(1):51-59.[3]WangQ,DuD,WangN,etal.VehicleTypeRecognitionBa