摘  要： 用決策導(dǎo)向非循環(huán)圖支持向量機(jī)研究了汽車車型的識(shí)別。運(yùn)用圖像像素相減的差分方法去除背景,，獲取車對象,；然后對圖像進(jìn)行均值濾波，以除去噪聲干擾,，再對圖像用“分水嶺”變化的閾值方法,，獲取車的二值圖像；最后提取車的幾何形狀特征,，并將其輸入DDAG支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別,，以實(shí)現(xiàn)對車型分類的目的。
關(guān)鍵詞： 幾何特征,；DDAG SVM分類器,；車型識(shí)別

    隨著社會(huì)的發(fā)展，車輛越來越多,，交通變得非常繁忙,，城市對于公路和交通的管理已成為一個(gè)很重要的問題。交通管理部門要實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的科學(xué)管理,，必須依靠交通管理系統(tǒng),。汽車是交通系統(tǒng)管理中的主要對象，能否自動(dòng)識(shí)別汽車類型成為對公路和交通實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化管理的關(guān)鍵[1],。
    現(xiàn)實(shí)中種類繁多的汽車,，需要實(shí)用而有效的車輛分類方法。SVM作為一種新的學(xué)習(xí)分類方法,，目前在人臉識(shí)別,、對象分類等領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用[2]。本文應(yīng)用一種基于DDAG SVM建立分類識(shí)別模型的車型識(shí)別方法進(jìn)行車型分類,。
1 信息獲取和特征值提取
1.1 車對象獲取
    在分類前應(yīng)先獲取一幅如圖1所示的純背景圖像,，再獲取到如圖2所示的同一背景下的車輛圖像后，就可以將兩幅圖像進(jìn)行逐像素“相減”,。背景減法[1],，是將圖像中當(dāng)前幀圖像和背景幀圖像進(jìn)行背景消除，所得差值(圖像中的灰度值)若大于設(shè)定的閾值,，則判斷為運(yùn)動(dòng)對象目標(biāo),，如圖3所示；否則即為背景,。通過對稱比較圖3與對象原始圖2,，存儲(chǔ)圖3中像素點(diǎn)對應(yīng)的圖2中的顏色值，并進(jìn)行截取,，得到圖4所示的對象,，即為差分提取得到的車對象圖像,。此方法提取的目標(biāo)圖像可以克服因攝像機(jī)位置移動(dòng)和光線微弱變化帶來的影響。

1.2 圖像預(yù)處理
    由于圖像在攝取過程中常會(huì)受到噪聲干擾,，原本均勻的灰度突然變大或變小,，使得圖像的后續(xù)處理引入誤差。而均值濾波[2]可以去除背景中的這些干擾,。其處理步驟如下：
    (1)設(shè)置模板大小，選取在灰度圖像f中以(x,，y)為中心的5像素×5像素的窗口,，濾波次數(shù)為兩次。
    (2)使模板在圖像中的每個(gè)像素上移動(dòng),，并使模板中心與該像素位置重合,。
    (3)若平均灰度為a時(shí)，令f(x,，y)=a,。
    (4)把被處理點(diǎn)的某一臨域中所有像素灰度的平均值作為該點(diǎn)灰度的估計(jì)值，則其預(yù)處理后的圖像如圖5所示,。

1.3 圖像分割
    預(yù)處理后的圖像中所包含的灰度信息比較多,，還不能容易地進(jìn)行車型識(shí)別，需要將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,。由于圖像灰度直方圖形狀是多變的,，對預(yù)處理的汽車圖像，不同的目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域中,，同一區(qū)域內(nèi)的像素,，在位置和灰度級(jí)上同時(shí)具有較強(qiáng)的一致性和相關(guān)性。因此,，本文選用基于“分水嶺”變化的閾值化方法[1],，按以下4個(gè)步驟完成圖像的分割。
    (1)用修正過的開,、閉算子進(jìn)行濾波,，消除圖像的亮斑或暗斑，并保持物體的邊界,。
    (2)確定同質(zhì)區(qū)域,，同時(shí)為區(qū)域做標(biāo)記。
    (3)以區(qū)域標(biāo)記為種子,，用類似于區(qū)域生長的分水嶺算法進(jìn)行區(qū)域分割,。
    (4)進(jìn)行分割質(zhì)量評價(jià)，確定區(qū)域是否需要繼續(xù)分割,，直至轉(zhuǎn)化為二值圖像,。
    原圖像經(jīng)過閾值分割之后,，突出了汽車圖像，其效果如圖6所示,。車身對象被置為“1”,，其他均置為“0”，極大地方便了后期的車型識(shí)別,。

1．4 圖像特征提取
    物體的形狀特征對物體的識(shí)別有重要作用[3],。本文選擇的對象形狀特征有：高度、寬度,、車頂寬度,、周長、面積等,。由于這些基本參數(shù)大多是一些絕對特征,，不能直接用來分析，需要轉(zhuǎn)換成相對值,，本文轉(zhuǎn)化為頂長比(頂蓬長度與車輛高度之比),、頂高比(頂蓬長度與車輛高度之比)，前后比(以頂蓬中垂線為界,，前后兩部分之比)和占空比(對象目標(biāo)的面積與此對象最小外接矩形的面積之比),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果部分特征數(shù)據(jù)如表1所示。

2 支持向量機(jī)與非線性分類
2.1 SVM思想
    支持向量[3]是指那些距離此最優(yōu)分類面最近的訓(xùn)練樣本,。支持向量機(jī)[4]SVM(Support Vector Machine)是20世紀(jì)90年代形成的一種新的模式識(shí)別方法,，它將待解決的模式識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)二次規(guī)劃尋優(yōu)問題，理論上保證了全局最優(yōu)解,，避免了局部收斂現(xiàn)象,。SVM的主要思想是把非線性可分的數(shù)據(jù)通過某一變換映射到高維線性空間。

2.2 基于DDAG SVM的非線性分類
    在本文中由于車的特征比較多,，采用決策導(dǎo)向非循環(huán)圖法DDAG[5](Decision Direct Acyclic Graph),，對于n類問題，DDAG方法用一對一的訓(xùn)練方式進(jìn)行分類器的構(gòu)造,，即得n(n-1)/2個(gè)兩類的SVM分類器,。如圖7所示，本文采用SVM的分類器結(jié)構(gòu)共有4(4-1)/2個(gè)節(jié)點(diǎn)和4個(gè)葉子,，即需6個(gè)分類器,，實(shí)現(xiàn)多類目標(biāo)分類，將一輛車的特征值歸于一類或幾類,。

    需要注意的是,，此方法中根部節(jié)點(diǎn)分類器的作用很關(guān)鍵，因?yàn)楦?jié)點(diǎn)的分類結(jié)果直接影響到下面的路徑,，乃至最終的分類結(jié)果,，選用不同的根節(jié)點(diǎn)分類器可能會(huì)產(chǎn)生不同的分類路徑,。
    該支持向量機(jī)的具體實(shí)驗(yàn)步驟如下：
    針對實(shí)際問題，根據(jù)分析所涉及對象具有的特征屬性及對象之間差異性,，假設(shè)以字母A,、B、C,、D分別代表轎車,、面包車、公交車和卡車的類別符號(hào)(其中符號(hào)“~”表示“非”),，分類過程的結(jié)構(gòu)如下：
    (1)利用DDAG-SVM法構(gòu)造多個(gè)分類器對車輛大類別內(nèi)的各子類別進(jìn)行區(qū)分,，其中選取形狀差異較大的轎車(A)和卡車(D)作為此層的根節(jié)點(diǎn)，以盡量減小分類誤差的積累,。
    (2)再把轎車(A)、公交車(C)作為根節(jié)點(diǎn)的一個(gè)子節(jié)點(diǎn),，面包車(B),、卡車(D)作為另一個(gè)子節(jié)點(diǎn)。
    (3)進(jìn)一步劃分為A/B,、B/C,、C/D 3個(gè)節(jié)點(diǎn)，即3個(gè)分類器,。
    (4)依次區(qū)分出轎車,、面包車、公交車和卡車,。
3 實(shí)驗(yàn)分析
    本文用MATLAB7.0進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),，主要選取轎車、面包車,、公交車和卡車作為車輛分類圖像模式比對的實(shí)驗(yàn)類型,，選取了280個(gè)樣本(每類平均70個(gè))，其中160個(gè)用于訓(xùn)練,，120個(gè)用于測試,。首先，構(gòu)造了相應(yīng)的SVM分類器,，提取了180張車圖像的特征值作為訓(xùn)練集,，獲取了最優(yōu)分類面；然后,，將剩余的120張汽車圖像按照同樣的過程進(jìn)行特征值提取,，再在訓(xùn)練好的支持向量機(jī)上進(jìn)行分類，所得到的分類結(jié)果如表2所示,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示,。

    結(jié)果表明,，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，DDAG SVM是一種對多類車進(jìn)行分類切實(shí)可行的有效方法,，不但分類精度高,，而且識(shí)別效果也比較好。
    為了解決對多類車的分類,，本文提出了一種基于DDAG SVM對多種車型分類的方法,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，DDAG SVM是一種對多類車進(jìn)行分類切實(shí)可行的有效方法,。由于實(shí)驗(yàn)中選用的車輛圖片是以正側(cè)面為主,，與現(xiàn)實(shí)中任意方位角的車輛相比，還只是較特殊的一類,，要具有普遍性,，還得進(jìn)一步繼續(xù)深入研究。
參考文獻(xiàn)
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