解析獨(dú)立成分分析車標(biāo)識別的原理與方法
3 實(shí)驗結(jié)果與分析
3.1 實(shí)驗對象
目前在車標(biāo)識別領(lǐng)域還沒有標(biāo)準(zhǔn)的車標(biāo)圖像庫,因此本文采用自建的車標(biāo)庫進(jìn)行實(shí)驗。由于天氣或拍攝角度等因素的影響,所獲得的車標(biāo)并非全部都是理想車標(biāo)圖像。如圖2所示,其中第1列為理想車標(biāo),第2列為光照不均車標(biāo),第3列為含有噪聲的車標(biāo),第4列是由于車標(biāo)定位分割不準(zhǔn)以致圖像邊緣含有大量非車標(biāo)信息,第5列是傾斜車標(biāo)。
自建的車標(biāo)圖像庫共有大眾、本田在內(nèi)的11種常見車標(biāo),每類有20幅圖像,存儲類型為BMP格式,每幅圖像的原始分辨率為39×32~101×109。為了方便數(shù)據(jù)處理,在預(yù)處理階段全部被歸一化為56×46,并全部進(jìn)行灰度化處理。
3.2 實(shí)驗及結(jié)果分析
本實(shí)驗在P4 CPU 2.66 GHz,512 MB內(nèi)存,Matlab環(huán)境下進(jìn)行。與參考文獻(xiàn)[1-4]的各車標(biāo)識別方法相比較,參考文獻(xiàn)[5]提出的基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車標(biāo)識別算法具有較高的識別率和較短的識別時間,因此,本文與基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車標(biāo)識別方法作對比實(shí)驗。實(shí)驗時,兩種方法均依次取每類車標(biāo)的前3幅、前6幅、前10幅圖像作為訓(xùn)練樣本,其余的車標(biāo)圖像作為測試樣本。參考文獻(xiàn)[5]中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇S型函數(shù)(Sigmoid函數(shù))作為激活函數(shù)。實(shí)驗結(jié)果如表1所示。
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