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車型識別是智能交通系統(tǒng)研究的關鍵技術之一，針對車型識別的過程中存在處理的信息量大，提取特征維數(shù)高，識別實時性較差等問題，設計了一種融入PCA的LBP特征降維車型識別算法。首先在視頻序列中使用幀間差分法提取目標車輛；然后計算目標車輛的I。BP特征并利用PCA方法將數(shù)據(jù)由像素維數(shù)降至訓練數(shù)據(jù)維數(shù)，在增強識別算法對光線變化魯棒性的同時，一定程度上降低了車型識別的計算量；最后利用最小距離分類器對目標車輛進行分類識別。實驗結果表明，所設計的車型識別算法與常規(guī)PCA方法相比，所設計的算法在光照變化時識別準確率有所提高，算法的實時性得到了一定的提升。
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