【摘 要】
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道路交通标志识别作为智能交通系统一个重要的组成部分，在驾驶安全方面有着重要作用。近些年，道路交通标志识别问题的研究引起人们关注重视。围绕交通标志识别问题本文进行了如
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道路交通标志识别作为智能交通系统一个重要的组成部分，在驾驶安全方面有着重要作用。近些年，道路交通标志识别问题的研究引起人们关注重视。围绕交通标志识别问题本文进行了如下工作：
首先针对现有的特征提取方法的不足，提出了一种改进的PCA特征提取方法，即通过对PCA的标准化阶段引进类内均值的方法，改善了PCA特征提取方面的不足。并且在此基础上进一步提出了改进PCA结合LDA的交通标志特征提取方法，实验证明这种方法能有效克服传统PCA特征提取的不足，该方法是有效和高效的。
其次提出了一种基于多分类器集成的分类方法，在该方法中采用NND、BP神经网络、基于类中心的欧式距离法三种分类器作为集成分类器的基分类器，投票表决法作为集成规则。从实验结果可以看出，该方法可以集成各个分类器的优点，抑制它们各自的缺点，与已有的单分类器相比该方法有更好的分类效果。
最后设计了一个具有数据采集、特征提取、分类识别功能的原型系统，该系统验证了本文涉及的算法，具有准确性好，效率高的特点。
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