The application of negative selection algorithm in multi-angle infrared vehicle images recognition
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F15%3APU116082" target="_blank" >RIV/00216305:26220/15:PU116082 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2015.7296371" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2015.7296371</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2015.7296371" target="_blank" >10.1109/TSP.2015.7296371</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The application of negative selection algorithm in multi-angle infrared vehicle images recognition
Popis výsledku v původním jazyce
At present, the objects of the vehicle recognition based on image processing are mostly visible images with rich details and limited camera angles. Few studies have been done on the recognition of multi-angle infrared vehicle images with less detail. However, it has important implications for transportation and especially public security. This paper extracts object contour of the vehicle from infrared vehicle images. After image correction and normalization, the geometric features and moment invariantsare extracted. Based on the tolerance process of biological immune cells, this paper proposes a new Multi-classification Artificial Immunity Negative Selection (MAINS) algorithm. This algorithm can recognize vehicle types by the objects' geometric features and moment invariants. It has a stable performance and global search ability, also a high correct recognition rate in infrared vehicle image recognition.
Název v anglickém jazyce
The application of negative selection algorithm in multi-angle infrared vehicle images recognition
Popis výsledku anglicky
At present, the objects of the vehicle recognition based on image processing are mostly visible images with rich details and limited camera angles. Few studies have been done on the recognition of multi-angle infrared vehicle images with less detail. However, it has important implications for transportation and especially public security. This paper extracts object contour of the vehicle from infrared vehicle images. After image correction and normalization, the geometric features and moment invariantsare extracted. Based on the tolerance process of biological immune cells, this paper proposes a new Multi-classification Artificial Immunity Negative Selection (MAINS) algorithm. This algorithm can recognize vehicle types by the objects' geometric features and moment invariants. It has a stable performance and global search ability, also a high correct recognition rate in infrared vehicle image recognition.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LO1401" target="_blank" >LO1401: Interdisciplinární výzkum bezdrátových technologií</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
38th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP)
ISBN
978-1-4799-8498-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
776-780
Název nakladatele
Neuveden
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Prague
Datum konání akce
9. 7. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—