摘要
车型识别作为智能交通系统中的重要一环，近年来受到广泛关注。
其在交通流量监测、道路安全管理以及无人驾驶等领域具有重要的应用价值。
传统的车型识别方法通常依赖于人工设计特征，效率较低且泛化能力有限。
而基于HOG与SVM算法的车型识别方法，通过提取图像的HOG特征，并利用SVM分类器进行识别，具有较高的识别精度和鲁棒性。
本文将对基于HOG与SVM算法的车型识别进行文献综述，首先介绍HOG特征和SVM分类器的基本原理，然后回顾车型识别的研究历史和现状，并重点分析基于HOG与SVM的车型识别方法，最后总结该领域的挑战和未来发展趋势。
关键词：车型识别；HOG特征；SVM分类器；智能交通系统；模式识别
1.1HOG特征方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients,HOG）是一种用于图像处理的特征描述符，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
HOG特征提取过程一般包括以下步骤：图像预处理、梯度计算、方向梯度直方图构建、特征向量归一化。
HOG特征对图像的几何和光照变化不敏感，因此被广泛应用于目标检测和识别任务中[21]。
1.2SVM分类器支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解[24]。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
