万 爽

(武汉理工大学，湖北 武汉 430070)

0 引言

模式识别诞生于20世纪20年代，是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。该学科主要研究使机器通过学习能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有的、对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。模式识别所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，目前已成功应用于指纹识别、印刷体字符识别、语音识别、车牌识别、人脸识别、手写体字符识别、自动文本分类、多媒体数据挖掘等领域。

本文基于统计模式识别方法来研究车辆识别问题。对待定的区域应用特征提取、特征选择的方法提取统计特征，根据统计模式识别原理对候选车辆区域行识别确认。特征提取采用PCA（主成分变换法），特征选择采用遗传算法，分类器设计是SVM（支持向量机）。

1 统计模式识别方法

基于统计方法的模式识别系统由四部分组成：数据获取、预处理、特征提取和选择、分类器设计和分类决策。

1.1 数据获取与预处理

数据获取就是通过一定的技术和手段对个别事物进行观测，从而获取该事物的时间和空间分布信息。这里需要将各种测量的量转换成计算机可以直接处理的数据。测量到的信号通常有一维信号，二维信号和逻辑信号。预处理阶段就是要将数据获取阶段所引入的噪声进行滤除，并对数据获取阶段所造成的信号退化进行复原，并为下一步特征提取提供必要的基础。……