基于多特征融合的交通标志分类

王斌; 常发亮; 刘春生

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基于多特征融合的交通标志分类

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为有效提高交通标志分类的准确度,提出一种融合全局特征和局部特征的多特征交通标志分类方法。首先提取能够描述标志图像内部纹理信息的局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征,再提取能够表示标志图像形状信息的方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征和描述图像粗略轮廓信息的全局Gist特征,然后采用线性组合方式,实现特征融合互补,并通过主成分分析(principal components analysis,PCA)法进行数据降维,最后采用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行交通标志训练与识别。试验结果表明:相对于单一特征的交通标志分类方法,基于多特征融合的算法获得了更高的分类精确度,同时也满足实时性要求。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2016年第4期|34-40|共8页
作者
王斌; 常发亮; 刘春生;
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作者单位

山东大学控制科学与工程学院;

山东济南250061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
交通标志分类; 局部二值模式; 方向梯度直方图特征; Gist特征; 特征融合;

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