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本文提出了一种基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)和塔式梯度方向直方图(Pyramid Histogram of Oriented Gradients,PHOG)特征的交通标志检测方法。该方法首先对图像进行分通道颜色增强,再利用最大稳定极值区域算法进行交通标志潜在区域的定位和提取,然后通过提取目标图像的PHOG特征,结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)训练形状分类器进行交通标志的粗分类。实验结果表明,该