【摘 要】
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交通标志识别是智能交通中一个重要的研究领域,实现辅助驾驶和自动导航等应用正获得越来越多的关注。本文提出一种自然场景下交通标志的识别方法:提取标志的局部特征以提高获取效率也使其较少受到遮挡的影响,通过字袋模型量化后获得标志的本征特征,基于该本征特征训练支持向量机,最后使用得到的判别分类器进行交通标志的分类。实验结果表明,和基于Hu矩的识别方法相比,提出的方法提高了识别率和鲁棒性,显示了对交通标志识别
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交通标志识别是智能交通中一个重要的研究领域,实现辅助驾驶和自动导航等应用正获得越来越多的关注。本文提出一种自然场景下交通标志的识别方法:提取标志的局部特征以提高获取效率也使其较少受到遮挡的影响,通过字袋模型量化后获得标志的本征特征,基于该本征特征训练支持向量机,最后使用得到的判别分类器进行交通标志的分类。实验结果表明,和基于Hu矩的识别方法相比,提出的方法提高了识别率和鲁棒性,显示了对交通标志识别的有效性。
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