贝叶斯分类器在智能交通中人车识别的研究.pdf

14 1 Vol． 14 ，No． 1 第 卷第 期 成都电子机械高等专科学校学报 20 11 3 Journal of Chengdu Electromechanical College March ． ，20 11 年 月 贝叶斯分类器在智能交通中人车识别的研究 1 1 2 ， ， 徐 丽 蔡方凯 陈小锋 (1． ， 61007 1 ;2 ． ， 610031) 成都电子机械高等专科学校 通信工程系 成都 西南交通大学 电气工程学院 成都 : 摘要 ， 、 本文利用最小风险贝叶斯决策理论设计出人车分类器 该方法设计简单 运行高效且对特 ， 征维数选择敏感 并将其和线性分类器分别用于智能交通系统视频图像的人车分类中进行仿真实 。 。 验 实验结果验证了贝叶斯分类器的人车检测错误率优于线性分类器 关键词: ; ; ; 贝叶斯分类器 线性分类器 智能交通 人车识别 中图分类号:TP30 1． 6 文献标志码:A 文章编号:1008 － 5440 (2011)01 － 0043 － 05 On the Vehicle and Pedestrian Identification with Bayesian Classifier in Intelligent Traffic System 1 1 2 X U Li ，CAI Fangkai ，CHEN Xiaof eng (1． Communication Engineering Department ，Chengdu Electromechanical College ，Chengdu 61007 1，China ;2 ． School of Electrical Engineering ，Southwest Jiaotong University ，Chengdu 610031，China) Abstract :Based on the minimum risk Bayesian classification theory ，this paper designs a car classifier ， which is simple in design ，efficient in operation and sensitive to the choice of characteristic parameters． The car classifier and the linear classifier are respectively applied in the simulation experiments of Intelligent Traffic System of video image in vehicles and pedestrians i