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| 基于MapReduce的公路视频图像车型分类研究* | |
| 作者姓名： | 许晓珑 丁箐 白天 叶勇 石竹 |
| 作者单位： | 1. 福建省厦门市公路局信息处,福建厦门,361008;2. 中国科学技术大学软件学院,安徽合肥,230051 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目） |
| 摘 要： | 分析公路视频图像,从而对经过的车辆进行较高精度的分类,是一个颇且实用价值的课题.如何在保证分类精度的同时提高系统性能,无疑是一个具有挑战性的任务.提出了一个多特征融合的分类框架,结合车辆的全局几何特征、SIFT局部特征,以及Gabor纹理特征对车辆进行分类,提高了分类精度;为了提高系统的性能,设计了基于MapReduce的并行算法,通过对图像分块,实现数据并行.实验结果表明,该方案能够在提高分类精度的基础上仍然保持较高的系统性能. |
| 关 键 词： | 车型分类 多特征融合 MapReduce |
| 收稿时间： | 2015-07-22 |
| 修稿时间： | 2015-09-02 |
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