基于多特征组合的交通标识识别

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作   者：

齐朗晔;  张重阳;  何成东; 

作者机构：

南京理工大学计算机科学与工程学院;  中国电子科技集团公司第五十二研究所物联网研究院; 

关键词：

分块核方法;  特征组合;  交通标识识别;  核Fisher非线性鉴别分析; 

期刊名称：

计算机工程与科学

基金项目：

乡村道路环境下无人驾驶车辆关键技术与集成验证平台研究

i s s n：

1007-130X

年卷期：

2015 年 37 卷 04 期

页   码：

776-782

摘   要：

在分块核函数的基础上提出了基于多个图像特征进行组合决策的识别方法。该算法先对交通标识图像提取两个不同的特征,即HOG特征和基于子模式组合的分块核函数特征,然后针对不同特征构造相应的分类器,最后对这几个分类器的输出采用投票机制进行决策融合。在德国交通标识数据库上的实验结果表明,该方法相比单特征识别具有更高的识别准确率。