本專利將獨(dú)立成分分析的第二種結(jié)構(gòu)與線性判別分析的結(jié)合方法，即FICA2應(yīng)用到車輛圖像的特征提取中來，F(xiàn)ICA2通過尋求稀疏的編碼表示，來構(gòu)建一個分離度更高的子空間。 本專利提出二次分類方法，首先利用線性判別分析進(jìn)行特征提取，將車輛按車型大小分為大型車與小型車兩大類，然后利用FICA2進(jìn)行第二次分類來達(dá)到將車型分為具體類別的目的。經(jīng)實(shí)驗驗證，與現(xiàn)有的基于圖像的分類方法比較，獲得了更好的分類準(zhǔn)確率。

車輛分類技術(shù)有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義，車輛分類技術(shù)在自動收費(fèi)系統(tǒng)、車輛圖像檢索如市場統(tǒng)計、流量分析及公安交通監(jiān)控偵稽系統(tǒng)等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。本發(fā)明著重根據(jù)車輛視頻圖像的特點(diǎn)，即其具有較大噪聲，且光照強(qiáng)度變化較大，同類型的車輛形狀顏色等外在相似程度也較低的特點(diǎn)，將獨(dú)立成分分析第二種結(jié)構(gòu)的改進(jìn)方法（FICA2）作為細(xì)分類的特征提取方法，構(gòu)建特征空間進(jìn)行細(xì)分類。經(jīng)研究表明，本發(fā)明的方法處理速度可達(dá)到15幀每秒，滿足實(shí)時處理需求，準(zhǔn)確率達(dá)到96%以上。