随着现代技术的快速发展,模式识别领域也取得了重大的突破。其中,数字识别的应用在模式识别领域中具有非常重要的研究意义,并且在日常生活中有广泛的应用价值。道路限速标志图像的识别是数字识别在模式识别和数字图像处理学科中的典型应用,逐渐成为当前国内外学术领域的一个热门研究课题。在数字识别领域中,本文将重点研究限速标志识别,其主要研究内容如下:(1)详细地介绍了压缩感知理论中的三个关键内容,即信号的稀疏表示、观测矩阵的设计和信号的重构。此外,通过实验分别验证了压缩感知理论在一维信号和二维信号重构中的典型应用。(2)本文首先研究了一种新型的基于稀疏表示的图像识别方法,并且将这种方法成功应用于限速标志图像的识别领域中。在此基础上,提出了一种改进的基于Haar特征的分类稀疏表示限速标志图像识别方法,将待测试样本在每类训练样本中分别求解稀疏系数,从而能够获得更加精确的稀疏解。实验结果证明改进方法能够有效的提高限速标志图像的识别率。(3)最后本文将在线字典学习算法与分类稀疏表示限速标志识别方法相结合,提出了一种基于在线字典学习的分类稀疏表示限速标志图像识别方法。它通过原始的训练样本能够训练出一个更小的训练字典来替代原始的训练样本,从而可以利用这个训练字典来线性表示该类样本。实验结果显示,该方法能够有效提高限速标志图像的识别率,并且可以缩短计算的时间和减小存储空间。