Vi beskriver en undersökning av egenskaper representationer för stel struktur erkännande ram för erkännande av objekt med en mängd klasser. Den avsedda tillämpningen är automatiskt erkännande av fordonstyp för säker åtkomst och trafikövervakning, ett problem som hittills inte har övervägts med sådan noggrannhet. Vi visar att en relativt enkel uppsättning funktioner som utvunnits ur delar av bilframbilder kan användas för att få hög prestanda verifiering och igenkänning av fordonstyp (både bilmodell och klass). Vi beskriver tillvägagångssättet och det resulterande systemet i sin helhet, och resultaten av experiment som jämför en mängd olika egenskaper. Det slutliga systemet klarar igenkänningsfrekvenser på över 93 % och kontroll lika felfrekvenser på mindre än 5,6 % när det provas på över 1000 bilder som innehåller 77 olika klasser. Systemet visar sig vara robust för ett brett spektrum av väder- och ljusförhållanden.
Petrovic och Cootes Ref föreslog en funktionsrepresentation för stel strukturigenkänning för att identifiera objekt med ett stort antal kategorier.
Analysis of Features for Rigid Structure Vehicle Type Recognition
{'venue': 'In British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}