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《合肥工业大学》 2004年
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支持向量机及其在智能交通系统中的应用研究

赵晶  
【摘要】: 统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机方法是在该理论基础上发展起来的通用学习方法,它具有全局优化、适应性强、理论完备、泛化性能好等优点,统计学习理论和支持向量机是目前机器学习领域的研究热点。随着通信、信息和电子技术及计算机网络技术的发展,智能交通系统正越来越受到各国的重视,它包括车型识别、车牌识别等模块。 本文将支持向量机引入智能交通系统领域,主要进行的工作如下: (1) 整理总结了国内外学术界关于统计学习理论方面的研究成果,介绍统计学习理论的基本概念和支持向量机的基本原理; (2) 在形状识别问题中以交通标志图像作为实验对象,利用Hough变换进行特征提取,在识别阶段利用支持向量机方法进行分类,并与神经网络等传统学习方法对比; (3) 将支持向量机应用于车型识别问题中,针对收费站采集的汽车图像,首先采用小波分析和数学形态学的方法提取其外形特征,在识别阶段利用支持向量机方法进行分类,并与其他传统学习方法进行了对比; (4) 将支持向量机应用于车牌识别问题中,车牌识别包括车牌定位、车牌字符分割以及字符识别三个步骤,先采用数学形态学方法对车牌区域进行定位,然后采用Top-Hat变换等方法分割车牌字符,在识别阶段采用支持向量机算法进行字符识别,取得了较为满意的结果。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP29

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