【摘 要】
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针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题，提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机（PCA-SVM）道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析（PCA）法
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针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题，提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机（PCA-SVM）道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析（PCA）法对交通标志进行降维处理，提取出交通标志的主元特征，然后利用网格搜索法（GS）对支持向量机（SVM）进行参数优化，最后利用参数优化好的支持向量机分类器实现对交通标志的识别。通过实验仿真，并与现有的其他交通标志识别算法进行分析对比，实验结果表明，本文方法在保证较高识别精度的同时，算法效率得到显著提高。
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