特征融合与PSO优化SVM的交通标志分类

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为有效提高交通标志分类的准确度,提出一种基于特征融合与PSO优化支持向量机分类器参数的交通标志分类方法。首先提取标志图像形状的局部HOG特征信息和描述图像粗略轮廓的全局Gist特征信息,采用并行的方式把这两种特征融合;再通过PSO算法优化SVM分类器参数,提高SVM分类器分类性能;最后SVM分类器进行交通标志训练与分类。试验结果表明:本文并行的特征融合与PSO优化SVM参数分类方法精确度比单一的PHOG和Gist特征的交通标志分类方法分别提高9.048%、0.952%,比串行的特征融合方法提高了8.095
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