基于曼哈顿距离加权协同表示分类的车辆识别

论文摘要

加权稀疏表示分类（WSRC）在声频传感器网络下的车辆识别中取得了不错的效果;但是稀疏表示分类（SRC）中实际上起较大作用的是字典中所有类的协同表示,因此协同表示分类（CRC）被提出用来提升算法效率,CRC框架还改进了残差计算方式来提高识别精度;在WSRC中发现保局性对提升识别率起到很好的作用,因此在CRC中引入加权编码,提出了声频传感器网络下基于加权协同表示分类（WCRC）的车辆识别方法,取得了明显的速度（相比WSRC、SRC）以及不错的精度（对比WSRC、CRC、SRC）提升;同时针对欧氏距离对样本相似性判断的不足,将曼哈顿距离引入加权编码,进一步地提出了基于曼哈顿距离加权协同表示分类（Manhattan-WCRC）的车辆识别方法,取得了最高的识别率,而运算速度与WCRC接近。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 罗涛,冯玉田,王瑞

关键词: 稀疏表示,协同表示,加权编码,欧氏距离,曼哈顿距离,声频传感器网络,车辆识别

来源: 计算机测量与控制 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输,电信技术,计算机软件及计算机应用

单位: 上海大学通信与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(61771299)

分类号: TN912.3;U495

DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.08.032

页码: 151-156

总页数: 6

文件大小: 544K

下载量: 125

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