本文關(guān)鍵詞：Twin-SVM和Twin-KSVC標(biāo)志物檢測與分類方法

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【摘要】：針對交通標(biāo)志中禁令標(biāo)志和指示標(biāo)志的檢測和分類難題,提出一種基于Twin-SVM和Twin-KSVC的交通標(biāo)志檢測與分類方法。對交通標(biāo)志圖像的紅色、藍(lán)色和亮度3個(gè)通道進(jìn)行光照歸一化處理;在這3個(gè)通道上提取Haar-like特征,構(gòu)建特征向量;采用Twin-SVM方法進(jìn)行交通標(biāo)志檢測過程的特征訓(xùn)練與驗(yàn)證,采用Twin-KSVC方法進(jìn)行交通標(biāo)志分類過程的特征訓(xùn)練與驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)采用實(shí)測數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行測試與評價(jià),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效地檢測和識別常見的20類禁令和指示交通標(biāo)志。
【作者單位】： 蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件與服務(wù)外包學(xué)院;蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)符號計(jì)算與知識工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 交通標(biāo)志 交通標(biāo)志檢測 交通標(biāo)志分類 支持向量機(jī) Haar-like特征 成對支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61303108、61373094、61472262) 江蘇省高校自然科學(xué)研究基金項(xiàng)目(13KJB520020) 吉林大學(xué)符號計(jì)算與知識工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(93K172014K04) 江蘇省高等職業(yè)院校國內(nèi)高級訪問學(xué)者計(jì)劃基金項(xiàng)目(2014FX058)
【分類號】：U495;TP391.41
【正文快照】： 0引言由于車輛運(yùn)動,車載攝像機(jī)采集到的圖像存在較大的場景、光照、視角等差異,給交通標(biāo)志的檢測與分類帶來很大挑戰(zhàn)[1]。在交通標(biāo)志檢測方面,文獻(xiàn)[2]結(jié)合曲率尺度空間和角點(diǎn)檢測交通標(biāo)志,能降低標(biāo)志互連引起的誤檢問題,但易受環(huán)境光照影響;文獻(xiàn)[3]采用最大穩(wěn)定外部區(qū)域檢測子，

本文編號：635778