基于声学签名增量重播种的无监督车辆识别
机器学习
2018-02-20 v1 机器学习
数据分析、统计与概率
摘要
车辆识别与分类具有广泛应用，从交通流管理到军事目标识别。我们展示了一种利用路边音频传感器对移动车辆进行自动识别的无监督方法。使用短时傅里叶变换分解音频信号，我们将每个时间窗内的频率签名视为一个独立数据点。随后采用谱嵌入进行降维。基于前导特征向量，我们将一种增量重播种算法的性能与谱聚类的性能相联系。我们发现增量重播种能利用声学签名准确识别单个车辆。
引用
@article{arxiv.1802.06287,
title = {Unsupervised vehicle recognition using incremental reseeding of acoustic signatures},
author = {Justin Sunu and Blake Hunter and Allon G. Percus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.06287},
year = {2018}
}