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提出一种基于Gabor滤波器和支持向量机(SVM)的红外车辆检测方法.该方法首先应用阈值分割并结合边检测确定候选区域;其次应用Gabor滤波器对选定的车辆和背景样本集进行特征提取,训练SVM分类器.这里提出一种特征加权技术,即根据特征矢量中邻近分量的离散程度对其自身进行加权;最后应用SVM进行分类检测,以判断候选区域内是否存在车辆.实验数据表明了该方法的实用性和可行性.