基于彈性網(wǎng)格HOG特征的手繪車(chē)符識(shí)別的中期報(bào)告

基于彈性網(wǎng)格HOG特征的手繪車(chē)符識(shí)別的中期報(bào)告摘要：本論文研究基于彈性網(wǎng)格HOG特征的手繪車(chē)符識(shí)別方法。首先，使用手繪圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練SVM分類(lèi)器，并使用交叉驗(yàn)證方法調(diào)整分類(lèi)器參數(shù)，以提高分類(lèi)器性能。其次，引入彈性網(wǎng)格HOG特征，以提高特征魯棒性和分類(lèi)器準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用彈性網(wǎng)格HOG特征的手繪車(chē)符識(shí)別方法具有更高的識(shí)別率和更好的魯棒性。一、研究背景隨著汽車(chē)工業(yè)的不斷發(fā)展，相應(yīng)的智能化應(yīng)用也日益增多，如自動(dòng)駕駛、智能停車(chē)、車(chē)道保持等。在這些應(yīng)用中，車(chē)符識(shí)別是非常重要的一項(xiàng)技術(shù)。車(chē)符包括車(chē)牌、車(chē)輛品牌、車(chē)型、車(chē)標(biāo)等，其中車(chē)標(biāo)是車(chē)符中較基礎(chǔ)的一種。手繪車(chē)標(biāo)指的是人工繪制的hand-drawn樣本，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用過(guò)程中常常會(huì)遇到類(lèi)似于此類(lèi)手繪圖像的識(shí)別問(wèn)題。而由于手繪圖像的特殊性質(zhì)，其輪廓、形狀、大小、顏色等特征相差很大，因此對(duì)于手繪車(chē)標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別具有一定難度。二、研究?jī)?nèi)容本論文旨在提出一種基于彈性網(wǎng)格HOG特征的手繪車(chē)符識(shí)別方法。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.手繪車(chē)符數(shù)據(jù)集的建立為了訓(xùn)練和測(cè)試識(shí)別算法的性能，需要建立一個(gè)手繪車(chē)符數(shù)據(jù)集。本論文的數(shù)據(jù)集包括不同品牌的手繪車(chē)標(biāo)圖像，使用AdobeIllustrator軟件繪制。為使數(shù)據(jù)集更具廣泛性，每個(gè)車(chē)標(biāo)品牌制作了多個(gè)不同尺寸的車(chē)標(biāo)圖像。數(shù)據(jù)集由訓(xùn)練集和測(cè)試集組成，其中訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集的70％，測(cè)試集占30％。在數(shù)據(jù)集的劃分過(guò)程中，保證測(cè)試集和訓(xùn)練集的品牌比例和尺寸比例相似。2.參數(shù)優(yōu)化SVM分類(lèi)器是本論文中使用的分類(lèi)算法。分類(lèi)器的性能取決于不同的參數(shù)，如C值、核函數(shù)類(lèi)型、γ值等。因此，需要通過(guò)交叉驗(yàn)證方法尋找最優(yōu)參數(shù)，以提高分類(lèi)器性能。為了尋找最佳的SVM分類(lèi)器參數(shù)，本論文使用網(wǎng)格搜索法和交叉驗(yàn)證方法，對(duì)多種參數(shù)組合進(jìn)行測(cè)試和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用RBF核函數(shù)，C值和γ值都取0.1的SVM分類(lèi)器具有較好的性能。3.彈性網(wǎng)格HOG特征的引入傳統(tǒng)的HOG特征計(jì)算方式對(duì)于手繪圖像分類(lèi)效果有限，因?yàn)槭掷L圖像的特征具有很大的變化性。因此，引入彈性網(wǎng)格HOG特征，提高特征的魯棒性和分類(lèi)器準(zhǔn)確性。彈性網(wǎng)格HOG特征的處理過(guò)程如下：首先在手繪圖像上定義網(wǎng)格，并對(duì)每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的塊進(jìn)行方向梯度直方圖計(jì)算；隨后采用網(wǎng)格形變算法，對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行微調(diào)；最后將這些格子內(nèi)的方向梯度直方圖拼接為一個(gè)特征向量。使用彈性網(wǎng)格HOG特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，其在分類(lèi)準(zhǔn)確性和魯棒性方面都有所提高。三、研究成果本論文提出了一種基于彈性網(wǎng)格HOG特征的手繪車(chē)符識(shí)別方法，并在自建手繪車(chē)符數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用彈性網(wǎng)格HOG特征的手繪車(chē)符識(shí)別方法具有更高的準(zhǔn)確性和更好的魯棒性。此外，本論文還在實(shí)現(xiàn)算法的過(guò)程中開(kāi)發(fā)了一個(gè)手繪車(chē)符數(shù)據(jù)集標(biāo)注工具，并提供給相關(guān)領(lǐng)域的研究者和開(kāi)發(fā)者使用。四、未來(lái)研究計(jì)劃本論文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，彈性網(wǎng)格HOG特征在手繪車(chē)符識(shí)別中具有一定的優(yōu)勢(shì)。但是該算法仍有一些改進(jìn)空間：1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：增加更多的手繪車(chē)符樣本，以提高算法的魯棒性和泛化能力。2.特征選擇：探