本文選題：網(wǎng)格搜索(GS)　切入點(diǎn)：主成分分析(PCA)　出處：《鐵道學(xué)報(bào)》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有識(shí)別方法對(duì)交通標(biāo)志的識(shí)別精度和算法效率不高的問(wèn)題,提出了一種基于網(wǎng)格搜索的主成分分析-支持向量機(jī)(PCA-SVM)道路交通標(biāo)志識(shí)別方法。該方法首先采用主成分分析(PCA)法對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行降維處理,提取出交通標(biāo)志的主元特征,然后利用網(wǎng)格搜索法(GS)對(duì)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,最后利用參數(shù)優(yōu)化好的支持向量機(jī)分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)交通標(biāo)志的識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,并與現(xiàn)有的其他交通標(biāo)志識(shí)別算法進(jìn)行分析對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在保證較高識(shí)別精度的同時(shí),算法效率得到顯著提高。
[Abstract]:Aiming at the problem that the recognition accuracy and algorithm efficiency of the existing recognition methods for traffic signs are not high, In this paper, a method of traffic sign recognition based on principal component analysis (PCA)-support vector machine (SVM) based on grid search is proposed. Firstly, the principal component feature of traffic sign is extracted by reducing dimension of traffic sign by using principal component analysis (PCA) method. Then the support vector machine (SVM) parameters are optimized by using the grid search method (GSS). Finally, the traffic sign recognition is realized by using the optimized support vector machine classifier. Compared with other existing traffic sign recognition algorithms, the experimental results show that the efficiency of the algorithm is improved significantly while the accuracy of the algorithm is high.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201363,61271305) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20110009110001) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(2010JBZ010,2014JBM020)
【分類號(hào)】：U495;U491.52;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1639008