论文部分内容阅读
针对环境复杂的车标区域难以定位的问题,提出了一种基于视觉注意机制(Visual Attention Theory,VAT)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合的车标定位算法.首先采用多信息融合特征对车牌进行综合定位,利用车标和车牌的相对位置关系确定车标感兴趣区域(Area of Interest,ROI),对该区域进行边缘检测处理,并对边缘所在位置进行显著性分析,利用支持向量机方法训练车标显著性模型选择分类器,然后利用模型选择分类器选取最优模型进行显著性区域提取,