一種改進的2DPCA車臉識別方法

燕磬+楊安平+陳凌宇

摘要： 傳統的2DPCA算法在識別的過程中需要計算出訓練樣本的平均值，在訓練樣本過多圖像分辨率過高的情況下，無疑會使得計算時間過長，為了解決這個問題，在此提出了一種將樣本數據重新排列之后提取中間的某些數求簡化均值的方法，以此簡化均值數重建散布矩陣。實驗之后表明，在訓練樣本較多時且訓練圖像分辨率較高時，識別速度有大幅提高，且取得了較高的識別率。

關鍵詞： 二維主成分分析； 特征提取； 簡化均值； 車臉識別

中圖分類號： TN919?34； U495； TP391.4文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）08?0123?03

An improved method of car face recognition based on 2DPCA

YAN Qing， YANG An?ping， CHEN Ling?yu

（Changsha University of Science & Technology， Changsha 410004， China）

Abstract： The traditional 2DPCA algorithm needs to calculate the mean of training samples in the recognition process. However， it will spend too long time if there are too many training samples and the image resolution is too high. In order to solve this problem， a new two demension principal component analysis （2DPCA） method based on simplified mean that extracts some numbers in the middle after sampling data re?arrangement is proposed. The simplified mean is used to reconstruct the scatter matrix. The experiment result shows that this method can increase in recognition speed and has a higher recognition rate even if there are too many training samples or the image resolution is too high.

Keyword： 2DPCA； feture extraction； simplified mean； car face recognition

0引言

車臉識別作為一種新興的智能交通技術在道路管理，交通安全，公安稽查，物流運輸等方面受到廣泛的關注。由于套牌車，無牌車，假牌車，導致車型難以辨別，對公安稽查，交通肇事等各個方面造成了不便。因此，車臉識別在實際運用中將對道路安全，公安稽查起到很大幫助。當下，車輛識別的主要方法有基于物理測量的車型識別，其通過各種方法測量出汽車的長寬高等物理量進行測量，得到大量的尺寸數據，其測量過程中需要用到大量的機械設備，測試過程復雜低效。另一種方法則是基于圖像的檢測方法，該方法所需要使用的設備簡單，只需要簡單的幾個攝像頭即可，安裝簡便，并且無需接觸測量，速度快、效率高。

基于圖像處理的車臉識別方法主要有以下幾種：以散熱器格柵作為ROI（Region of Interesting），用“蒙板二值化分層”求出原圖像共生矩陣，再根據共生矩陣對車臉紋理進行識別；還有通過以散熱格柵和大燈組作為ROI，先根據車臉計算并確定車的中軸線，再確定車燈所在的水平區域，用Hough變換和Snake模型在前臉中劃分出大燈和前進氣格柵區域，最后根據車燈形狀和進氣隔柵的特征紋理識別車臉 [1?4] 。文章采用的識別方是一種改進型的二維主成分分析法（2DPCA）。2DPCA主要是運用在人臉的識別上，考慮到人臉的復雜多變性，將其擴展到其他領域如交通標志的識別是可行的，將其運用在車臉的識別理論上是可行的，隨后的實驗也證明，該方法可行有效。

12DPCA算法

1.1算法描述

PCA方法在降維以及特征提取方面具有優勢，因此常應用在人臉識別領。PCA方法的基本原理是：用K?L變換提取圖像的主要成分，組成特征圖像空間。測試時將圖像投影到該空間，進而獲取一組投影系數，然后與每個測試圖像比較識別。2DPCA算法是在標準PCA算法上的改進，主要區別是在構造協方差矩陣時，選取前r個最大特征值和特征值所對應的特征向量也不相同。2DPCA算法是將m×n維的矩陣圖像A經過線性變換Y=ATX投影到X上。進而得到一個n維列向量Y，即為圖像A的投影特征向量[5]。假設有c個類別：[ω1,ω2,…,ωc]每類有n個訓練樣本圖像，[A1,A2,…,AM] （[M=i=1Cni]）是所有的訓練樣本圖像，任何一個訓練圖像都是[m×n]矩陣。訓練圖像總的散布矩陣如下：

[GT=1Mi=1M(Ai-A)T(Ai-A)] （1）

式中：[A=1Mi=1MAi]，為訓練樣本的總體均值矩陣，容易證得[GT]為[n×n]的非負定矩陣[6]。接著取[GT]的前r個最大特征值所對應的標準正交特征向量[X1,X2,X3,…,Xr]，令[P=[X1,X2,…,Xr]]，則稱P為最優投影矩陣[7]。

1.2特征提取

針對測試樣本A，令[Yk=AXk]，k=1，2，…，r，投影所得到的特征失量[Y1,Y2,…,Yd]稱之為測試圖像樣本A的主成分。圖像樣本A的主成分可構建成測試圖像的特征圖[8]：[B=[Y1,Y2,…,Yr]]即[B=A[X1,X2,…,Xr]=AP] 。

1.3分類

通過以上特征提取過程，每個測試圖像矩陣A對應一個特征矩陣[B=AP]，根據這些特征矩陣，運用最小距離分類器即可對測試圖像進行分類，兩個圖像特征矩陣[Bi=[Y(i)1,Y(i)2,…,Y(i)d]]和[Bj=[Y(j)1,Y(j)2,…,Y(j)d]]之間的距離被定義為[9]：

[d(Bi,Bj)=k=1dY(i)k-Y(j)k2] （2）

式中K=1，2，…，d。

假設訓練圖像為[B1,B2,…,BM]，其中M為所有訓練樣本的個數，每一個樣本圖像都屬于一個指定的類別ωk。針對任意一個測試圖像B，如果[(B,Bi)=minj(B,Bj)]，并且Bi∈ωk那么分類結果[9]就是Bi∈ωk。

2改進的2DPCA算法

2.1一種簡化均值的概念

一個有限數列，將它按照從小到大的順序進行重新排列，然后將新排列的數列按照一定的間隔抽樣，再將抽樣出來的數取平均值。這就提出來的一種新的計算均值的方法，雖然無法達到正常均值那樣精確，但已十分接近。之前有論文提出過中間值法[10]，但該方法有一個問題，如中間值相較于前面的數突然有一個較大的階躍，再采用中間值的話將會導致一個較大的誤差。

具體步驟：

（1） 按照從小到大的順序排列原數列；

（2） 確定抽樣間隔，如果數列中有偶數個元素（設有N個元素）則抽取4個元素，分別為第1個，第就L個，第S個，第N個。其中：

[L=???h+1,??????????????????(N-4?)3??=h???????余0?h+2,?????????????????(N-4?)3?=h???????余1???h+3,??????????????????(N-4?)3=h??????余2?,]

[S=???L+h+1,??????????????????(N-4?)3??=h???????余0?L+h+2,?????????????????(N-4?)3??=h???????余1???L+h+1,??????????????????(N-4?)3=h??????余2?]

式中h屬于正整數。

如果數列中有奇數個元素（設有N個元素），則取第1個元素，中間元素（即第（[N2]）+1個元素）。

（3） 將取出的數求均值。

例如：

數列1={8.2，9， 1，2.7，3.4，5，7，8.9，4.5，9.8，7.6 }

重排數列1={1，2.7，3.4，4.5，5，7，7.6，8.2，8.9，9，9.8}，

取重新排列之中的重排數列1[1]， 重排數列1[6]，重排數列1[11]組成新數列。

抽樣數列1={1，7，9.8}，

均值=6.1，簡化均值=5.93，中間值=7，

數列2={9.3，7，1.2，6.2，8.1，9.9，3，3.8，3.5，6.8}，

重排數列2={1.2，3，3.5，3.8，4，4.5，7，8.1，9.3，9.9}，

取重新排列數列中的重排數列2[1]，2[4]，2[7]，2[10]組成新數列，

抽樣數列2={1.2，3.8，7，9.9}，

均值=5.43，簡化均值=5.48，中間值=4.25。

2.2改進均值矩陣

假設給定幾個同型矩陣，如給定5個隨機矩陣

[A1=154315229??,] [A2=424316189?,?][A3=386566487??],

[A4=338126474??,] [A5=926214651??]

求改進均值矩陣，首先將上列5個矩陣在第3維上按照從小到大的順序重新排列，排列之后的結果如下：

[B1=124114121??,][B2=324215254??,] [B3=336316477?,?]

[B4=456326489,??] [B5=988566689??]

然后再將重新排列之后的矩陣抽取B1，B3，B5在第三維上求均值，得到的即為簡化均值矩陣：

[C=4.34.3632.75.33.75.75.7??]

2.3算法步驟

標準2DPCA方法計算總體散布矩陣時，使用了樣本的總體平均值。當樣本過大，過多的情況下，運算所需要的時間將會很長。因此采用簡化均值算法。首先，按照1.3節所述方法求出所有訓練樣本的簡化均值矩陣圖像N，帶入式（1）中取代[A]得到改進后的散布矩陣：

[GT=1Mi=1M(Ai-N)T(Ai-N)] （3）

接著算出GT的前r個最大特征值所對應的特征向量X1，X2，…，Xr組成的最優投影矩陣P=[X1，X2，…，Xr]，再用待測圖像A乘P得到待測圖像的特征矩陣B= [X1，X2，…，Xr]=AP最后用最小距離分類器進行分類。

3實驗結果與分析

實驗平臺：CPU intel 奔騰雙核E6800 @ 3.33H；

內存：DDR3 1 333 MHz 2 GB；

硬盤：500 GB 7 200 r/min， 16 MB緩存。

操作系統：Windows 7 旗艦版 32位 SP1；

測試軟件：Matlab R2011a。

先在AR人臉庫（由西班牙巴塞羅那計算機視覺中心建立，采集環境中的攝像機參數，光照環境，攝像機距離等都是嚴格控制的）中進行算法的比較試驗，每張圖片默認分辨率為120×165像素BMP格式，總共100類，每類26張。圖1為AR庫的部分人臉灰度圖像。

圖1 部分AR人臉庫中人臉

選取每類圖像的前部分作為訓練集，余下的部分作為測試集。測試結果在測試時間和測試識別率上進行比較。實驗結果如表1，表2所示。

表1 不同樣本下各種2DPCA方法在時間上的對比（一） s

第2個實驗用到的所有圖像均由實地拍攝的車輛車頭圖片組成。如圖2所示，分別從車輛的車標高度，車輛前擋風玻璃底部高度，擋風玻璃中央高度拍攝，每個高度分別以車中央位置為中心，每隔[14]個車寬拍攝車輛前臉。總共拍攝了32種車，每輛車21張樣本，拍攝是在天氣晴好的普通街道上。每張圖片經過后期處理成分辨率為165×120的灰度圖像。

表2 不同樣本下各種2DPCA方法在識別率上的對比（一） %

圖2 部分AR車臉庫中車臉

不同樣本下各種2DPCA方法在時間和識別率上的對比見表3，表4。

表3 不同樣本下各種2DPCA方法在時間上的對比（二） s

表4 不同樣本下各種2DPCA方法在識別率上的對比（二）%

實驗證明，在一定噪聲的情況下，3種方法都表現出令人滿意的識別率。由表1和表3顯示，簡化均值方法在某些樣本識別率上略有下降，但處在可接受范圍。表2和表4在大圖像集中，本文方法的識別速度相對于標準的2DPCA方法有較大的提升，在實際運用中，使用DSP芯片將會有更高的識別速度。相較于使用傳統的Hough變換等傳統的圖像處理方法，2DPCA算法的更加簡便直接，在工程上更具有可行性。

4結語

在保證識別率不降低的情況下，識別速度的提升在工程運用中擁有很高的實際意義。文章在標準2DPCA的方法上提出了簡化均值的方法，在已經建立的車臉庫中進行的實驗表明，改進后的方法在識別率略有下降的基礎上，提升了識別速度，具有較高的實際工程應用價值。

參考文獻

[1] 田保慧.智能交通系統中自動車型識別技術的研究[D].西安：西安電子科技大學，2008.

[2] 錢志偉.智能交通系統中車型識別的研究與應用[D].西安：西安電子科技大學，2011.

（上接第125頁）

[3] 笪東旭.基于車臉識別的套牌車檢測方法研究[D].西安：西安電子科技大學，2013.

[4] 姚源.車臉圖像特征提取[D].長沙：中南大學，2008.

[5] 陳伏兵，陳秀宏，張生亮，等.基于模塊2DPCA的人臉識別方法[J].中國圖象圖形學報，2006（4）：580?585.

[6] 朱明旱，羅大庸.模塊2DPCA的缺陷與改進[J].中國圖象圖形學報，2009（1）：94?98.

[7] 張龍翔.改進的模塊2DPCA人臉識別方法[J].計算機工程與應用，2010，46（13）：147?150.

[8] 趙雅英，譚延琪，馬小虎.基于樣本擴充和改進2DPCA的單樣本人臉識別[J].計算機應用，2011，31（10）：1728?1730.

[9] 王睿，楊安平，謝文彪.基于改進2DPCA的快速交通標志識別法[J].工業控制計算機，2012，25（10）：78?79.

[10] 韓曉翠.一種改進的2DPCA人臉識別方法[J].計算機工程與應用，2010（25）：185?187.

具體步驟：

（1） 按照從小到大的順序排列原數列；

（2） 確定抽樣間隔，如果數列中有偶數個元素（設有N個元素）則抽取4個元素，分別為第1個，第就L個，第S個，第N個。其中：

[L=???h+1,??????????????????(N-4?)3??=h???????余0?h+2,?????????????????(N-4?)3?=h???????余1???h+3,??????????????????(N-4?)3=h??????余2?,]

[S=???L+h+1,??????????????????(N-4?)3??=h???????余0?L+h+2,?????????????????(N-4?)3??=h???????余1???L+h+1,??????????????????(N-4?)3=h??????余2?]

式中h屬于正整數。

如果數列中有奇數個元素（設有N個元素），則取第1個元素，中間元素（即第（[N2]）+1個元素）。

（3） 將取出的數求均值。

例如：

數列1={8.2，9， 1，2.7，3.4，5，7，8.9，4.5，9.8，7.6 }

重排數列1={1，2.7，3.4，4.5，5，7，7.6，8.2，8.9，9，9.8}，

取重新排列之中的重排數列1[1]， 重排數列1[6]，重排數列1[11]組成新數列。

抽樣數列1={1，7，9.8}，

均值=6.1，簡化均值=5.93，中間值=7，

數列2={9.3，7，1.2，6.2，8.1，9.9，3，3.8，3.5，6.8}，

重排數列2={1.2，3，3.5，3.8，4，4.5，7，8.1，9.3，9.9}，

取重新排列數列中的重排數列2[1]，2[4]，2[7]，2[10]組成新數列，

抽樣數列2={1.2，3.8，7，9.9}，

均值=5.43，簡化均值=5.48，中間值=4.25。

2.2改進均值矩陣

假設給定幾個同型矩陣，如給定5個隨機矩陣

[A1=154315229??,] [A2=424316189?,?][A3=386566487??],

[A4=338126474??,] [A5=926214651??]

求改進均值矩陣，首先將上列5個矩陣在第3維上按照從小到大的順序重新排列，排列之后的結果如下：

[B1=124114121??,][B2=324215254??,] [B3=336316477?,?]

[B4=456326489,??] [B5=988566689??]

然后再將重新排列之后的矩陣抽取B1，B3，B5在第三維上求均值，得到的即為簡化均值矩陣：

[C=4.34.3632.75.33.75.75.7??]

2.3算法步驟

標準2DPCA方法計算總體散布矩陣時，使用了樣本的總體平均值。當樣本過大，過多的情況下，運算所需要的時間將會很長。因此采用簡化均值算法。首先，按照1.3節所述方法求出所有訓練樣本的簡化均值矩陣圖像N，帶入式（1）中取代[A]得到改進后的散布矩陣：

[GT=1Mi=1M(Ai-N)T(Ai-N)] （3）

接著算出GT的前r個最大特征值所對應的特征向量X1，X2，…，Xr組成的最優投影矩陣P=[X1，X2，…，Xr]，再用待測圖像A乘P得到待測圖像的特征矩陣B= [X1，X2，…，Xr]=AP最后用最小距離分類器進行分類。

3實驗結果與分析

實驗平臺：CPU intel 奔騰雙核E6800 @ 3.33H；

內存：DDR3 1 333 MHz 2 GB；

硬盤：500 GB 7 200 r/min， 16 MB緩存。

操作系統：Windows 7 旗艦版 32位 SP1；

測試軟件：Matlab R2011a。

先在AR人臉庫（由西班牙巴塞羅那計算機視覺中心建立，采集環境中的攝像機參數，光照環境，攝像機距離等都是嚴格控制的）中進行算法的比較試驗，每張圖片默認分辨率為120×165像素BMP格式，總共100類，每類26張。圖1為AR庫的部分人臉灰度圖像。

圖1 部分AR人臉庫中人臉

選取每類圖像的前部分作為訓練集，余下的部分作為測試集。測試結果在測試時間和測試識別率上進行比較。實驗結果如表1，表2所示。

表1 不同樣本下各種2DPCA方法在時間上的對比（一） s

第2個實驗用到的所有圖像均由實地拍攝的車輛車頭圖片組成。如圖2所示，分別從車輛的車標高度，車輛前擋風玻璃底部高度，擋風玻璃中央高度拍攝，每個高度分別以車中央位置為中心，每隔[14]個車寬拍攝車輛前臉。總共拍攝了32種車，每輛車21張樣本，拍攝是在天氣晴好的普通街道上。每張圖片經過后期處理成分辨率為165×120的灰度圖像。

表2 不同樣本下各種2DPCA方法在識別率上的對比（一） %

圖2 部分AR車臉庫中車臉

不同樣本下各種2DPCA方法在時間和識別率上的對比見表3，表4。

表3 不同樣本下各種2DPCA方法在時間上的對比（二） s

表4 不同樣本下各種2DPCA方法在識別率上的對比（二）%

實驗證明，在一定噪聲的情況下，3種方法都表現出令人滿意的識別率。由表1和表3顯示，簡化均值方法在某些樣本識別率上略有下降，但處在可接受范圍。表2和表4在大圖像集中，本文方法的識別速度相對于標準的2DPCA方法有較大的提升，在實際運用中，使用DSP芯片將會有更高的識別速度。相較于使用傳統的Hough變換等傳統的圖像處理方法，2DPCA算法的更加簡便直接，在工程上更具有可行性。

4結語

在保證識別率不降低的情況下，識別速度的提升在工程運用中擁有很高的實際意義。文章在標準2DPCA的方法上提出了簡化均值的方法，在已經建立的車臉庫中進行的實驗表明，改進后的方法在識別率略有下降的基礎上，提升了識別速度，具有較高的實際工程應用價值。

參考文獻

[1] 田保慧.智能交通系統中自動車型識別技術的研究[D].西安：西安電子科技大學，2008.

[2] 錢志偉.智能交通系統中車型識別的研究與應用[D].西安：西安電子科技大學，2011.

（上接第125頁）

[3] 笪東旭.基于車臉識別的套牌車檢測方法研究[D].西安：西安電子科技大學，2013.

[4] 姚源.車臉圖像特征提取[D].長沙：中南大學，2008.

[5] 陳伏兵，陳秀宏，張生亮，等.基于模塊2DPCA的人臉識別方法[J].中國圖象圖形學報，2006（4）：580?585.

[6] 朱明旱，羅大庸.模塊2DPCA的缺陷與改進[J].中國圖象圖形學報，2009（1）：94?98.

[7] 張龍翔.改進的模塊2DPCA人臉識別方法[J].計算機工程與應用，2010，46（13）：147?150.

[8] 趙雅英，譚延琪，馬小虎.基于樣本擴充和改進2DPCA的單樣本人臉識別[J].計算機應用，2011，31（10）：1728?1730.

[9] 王睿，楊安平，謝文彪.基于改進2DPCA的快速交通標志識別法[J].工業控制計算機，2012，25（10）：78?79.

[10] 韓曉翠.一種改進的2DPCA人臉識別方法[J].計算機工程與應用，2010（25）：185?187.

具體步驟：

（1） 按照從小到大的順序排列原數列；

（2） 確定抽樣間隔，如果數列中有偶數個元素（設有N個元素）則抽取4個元素，分別為第1個，第就L個，第S個，第N個。其中：

[L=???h+1,??????????????????(N-4?)3??=h???????余0?h+2,?????????????????(N-4?)3?=h???????余1???h+3,??????????????????(N-4?)3=h??????余2?,]

[S=???L+h+1,??????????????????(N-4?)3??=h???????余0?L+h+2,?????????????????(N-4?)3??=h???????余1???L+h+1,??????????????????(N-4?)3=h??????余2?]

式中h屬于正整數。

如果數列中有奇數個元素（設有N個元素），則取第1個元素，中間元素（即第（[N2]）+1個元素）。

（3） 將取出的數求均值。

例如：

數列1={8.2，9， 1，2.7，3.4，5，7，8.9，4.5，9.8，7.6 }

重排數列1={1，2.7，3.4，4.5，5，7，7.6，8.2，8.9，9，9.8}，

取重新排列之中的重排數列1[1]， 重排數列1[6]，重排數列1[11]組成新數列。

抽樣數列1={1，7，9.8}，

均值=6.1，簡化均值=5.93，中間值=7，

數列2={9.3，7，1.2，6.2，8.1，9.9，3，3.8，3.5，6.8}，

重排數列2={1.2，3，3.5，3.8，4，4.5，7，8.1，9.3，9.9}，

取重新排列數列中的重排數列2[1]，2[4]，2[7]，2[10]組成新數列，

抽樣數列2={1.2，3.8，7，9.9}，

均值=5.43，簡化均值=5.48，中間值=4.25。

2.2改進均值矩陣

假設給定幾個同型矩陣，如給定5個隨機矩陣

[A1=154315229??,] [A2=424316189?,?][A3=386566487??],

[A4=338126474??,] [A5=926214651??]

求改進均值矩陣，首先將上列5個矩陣在第3維上按照從小到大的順序重新排列，排列之后的結果如下：

[B1=124114121??,][B2=324215254??,] [B3=336316477?,?]

[B4=456326489,??] [B5=988566689??]

然后再將重新排列之后的矩陣抽取B1，B3，B5在第三維上求均值，得到的即為簡化均值矩陣：

[C=4.34.3632.75.33.75.75.7??]

2.3算法步驟

標準2DPCA方法計算總體散布矩陣時，使用了樣本的總體平均值。當樣本過大，過多的情況下，運算所需要的時間將會很長。因此采用簡化均值算法。首先，按照1.3節所述方法求出所有訓練樣本的簡化均值矩陣圖像N，帶入式（1）中取代[A]得到改進后的散布矩陣：

[GT=1Mi=1M(Ai-N)T(Ai-N)] （3）

接著算出GT的前r個最大特征值所對應的特征向量X1，X2，…，Xr組成的最優投影矩陣P=[X1，X2，…，Xr]，再用待測圖像A乘P得到待測圖像的特征矩陣B= [X1，X2，…，Xr]=AP最后用最小距離分類器進行分類。

3實驗結果與分析

實驗平臺：CPU intel 奔騰雙核E6800 @ 3.33H；

內存：DDR3 1 333 MHz 2 GB；

硬盤：500 GB 7 200 r/min， 16 MB緩存。

操作系統：Windows 7 旗艦版 32位 SP1；

測試軟件：Matlab R2011a。

先在AR人臉庫（由西班牙巴塞羅那計算機視覺中心建立，采集環境中的攝像機參數，光照環境，攝像機距離等都是嚴格控制的）中進行算法的比較試驗，每張圖片默認分辨率為120×165像素BMP格式，總共100類，每類26張。圖1為AR庫的部分人臉灰度圖像。

圖1 部分AR人臉庫中人臉

選取每類圖像的前部分作為訓練集，余下的部分作為測試集。測試結果在測試時間和測試識別率上進行比較。實驗結果如表1，表2所示。

表1 不同樣本下各種2DPCA方法在時間上的對比（一） s

第2個實驗用到的所有圖像均由實地拍攝的車輛車頭圖片組成。如圖2所示，分別從車輛的車標高度，車輛前擋風玻璃底部高度，擋風玻璃中央高度拍攝，每個高度分別以車中央位置為中心，每隔[14]個車寬拍攝車輛前臉。總共拍攝了32種車，每輛車21張樣本，拍攝是在天氣晴好的普通街道上。每張圖片經過后期處理成分辨率為165×120的灰度圖像。

表2 不同樣本下各種2DPCA方法在識別率上的對比（一） %

圖2 部分AR車臉庫中車臉

不同樣本下各種2DPCA方法在時間和識別率上的對比見表3，表4。

表3 不同樣本下各種2DPCA方法在時間上的對比（二） s

表4 不同樣本下各種2DPCA方法在識別率上的對比（二）%

實驗證明，在一定噪聲的情況下，3種方法都表現出令人滿意的識別率。由表1和表3顯示，簡化均值方法在某些樣本識別率上略有下降，但處在可接受范圍。表2和表4在大圖像集中，本文方法的識別速度相對于標準的2DPCA方法有較大的提升，在實際運用中，使用DSP芯片將會有更高的識別速度。相較于使用傳統的Hough變換等傳統的圖像處理方法，2DPCA算法的更加簡便直接，在工程上更具有可行性。

4結語

在保證識別率不降低的情況下，識別速度的提升在工程運用中擁有很高的實際意義。文章在標準2DPCA的方法上提出了簡化均值的方法，在已經建立的車臉庫中進行的實驗表明，改進后的方法在識別率略有下降的基礎上，提升了識別速度，具有較高的實際工程應用價值。

參考文獻

[1] 田保慧.智能交通系統中自動車型識別技術的研究[D].西安：西安電子科技大學，2008.

[2] 錢志偉.智能交通系統中車型識別的研究與應用[D].西安：西安電子科技大學，2011.

（上接第125頁）

[3] 笪東旭.基于車臉識別的套牌車檢測方法研究[D].西安：西安電子科技大學，2013.

[4] 姚源.車臉圖像特征提取[D].長沙：中南大學，2008.

[5] 陳伏兵，陳秀宏，張生亮，等.基于模塊2DPCA的人臉識別方法[J].中國圖象圖形學報，2006（4）：580?585.

[6] 朱明旱，羅大庸.模塊2DPCA的缺陷與改進[J].中國圖象圖形學報，2009（1）：94?98.

[7] 張龍翔.改進的模塊2DPCA人臉識別方法[J].計算機工程與應用，2010，46（13）：147?150.

[8] 趙雅英，譚延琪，馬小虎.基于樣本擴充和改進2DPCA的單樣本人臉識別[J].計算機應用，2011，31（10）：1728?1730.

[9] 王睿，楊安平，謝文彪.基于改進2DPCA的快速交通標志識別法[J].工業控制計算機，2012，25（10）：78?79.

[10] 韓曉翠.一種改進的2DPCA人臉識別方法[J].計算機工程與應用，2010（25）：185?187.