伴随着汽车保有量的快速增长，智能化的驾驶辅助系统获得了广泛关注。交通标志识别作为智能交通系统(Intelligent Transportationsystem，ITS)的一个重要组成部分，在上个世纪70年代即开始了相关研究。基于视觉内容的交通标志识别研究虽然经历了近半个世纪，但该问题仍然没有被很好的解决，特别是面向实际应用的真实自然场景的交通标志检测与识别成为模式识别领域的难点之一。由于受复杂的道路状况、背景干扰、天气和光照等因素影响，以及交通标志的种类繁多且类别间相似度高，都为检测和识别带来了极大的挑战。本文深入分析了自然场景下影响交通标志识别的两个关键因素:特征和分类器，综合考虑了交通标志的检测和识别性能，设计了端到端的多类别交通标志识别系统，并且在自然场景数据库中对其进行了验证。本文的主要贡献如下:　　一、提出了融合颜色信息的交通标志多特征描述方法。由于颜色信息对于交通标志的辨别具有重要的指导作用，本文在交通标志的纹理特征描述中融合了颜色信息，针对检测和识别的任务设计不同的特征表示方式，实验表明融合颜色信息的特征描述提高了检测和识别的准确率。　　二、提出一种Hardtraining的训练方式，将分类错误的样本不断加入训练集进行训练，获得分层Boosting分类器。实验表明，该步骤在保证召回率的基础上极大的提高了检测精度。同时，对漏检区域进行区域扩展，并使用基于纹理特征的级联分类器进行区域再检测，使得检测的整体召回率有较大的提高。　　三、提出了基于颜色HOG，颜色LBP的多特征表示和随机森林分类器的多类交通标志识别算法。针对几十类交通标志使用随机森林结合颜色HOG和LBP特征描述进行分类，并应用决策树的袋外数据进行特征选择，降低计算复杂度并提高分类的准确率。　　本文在综合分析交通标志检测阶段和识别阶段的关键因素的基础上，设计了从检测到识别的端对端的算法框架，提高了算法的性能和运行效率。