發(fā)布時間：2018-06-22 19:19

  本文選題：交通標(biāo)志識別 + 自適應(yīng)融合特征　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：交通標(biāo)志由外部輪廓和內(nèi)部指示符號組成,HOG特征可較好描述圖像輪廓但易受噪聲影響,而LBP特征對圖像細(xì)節(jié)刻畫好,提出基于分塊HOG-LBP自適應(yīng)融合特征的交通標(biāo)志識別方法。通過分塊計(jì)算梯度直方圖得到的權(quán)重系數(shù),來判斷該塊是屬于輪廓還是內(nèi)部指示,對前者選擇HOG權(quán)重大,后者選擇LBP特征權(quán)重大,將自適應(yīng)串行融合后的特征送入支持向量機(jī)識別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志識別率可達(dá)到100%,對含模糊、殘缺、遮擋等非標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志也達(dá)到了76%。
[Abstract]:The HOG feature of traffic sign is composed of external contour and internal indicator symbol, which can describe the image contour but is easy to be affected by noise, while the LBP feature can depict the details of the image well. A traffic sign recognition method based on block HOG-LBP adaptive fusion feature is proposed. The weight coefficient of gradient histogram is calculated in blocks to determine whether the block is an outline or an internal indicator. For the former, the hog weight is large, and the latter LBP feature weight is large. The features after adaptive serial fusion are fed into support vector machine (SVM) recognition. The simulation results show that the recognition rate of standard traffic signs can reach 100 and that of non-standard traffic signs, such as fuzzy, incomplete, occluded, and so on, can reach 76%.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61104213)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2053944