交通标志特征提取及分类算法的研究

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1、摘要论文题目：交通标志特征提取及分类算法研究学科名称：计算机系统结构研究生：王鹤东签名：指导教师：石争浩副教授签名：道路交通标志识别作为智能交通系统一个重要的组成部分，在驾驶安全方面有着重要作用。近些年，道路交通标志识别问题的研究引起人们关注重视。围绕交通标志识别问题本文进行了如下工作：首先针对现有的特征提取方法的不足，提出了一种改进的PCA特征提取方法，即通过对PCA的标准化阶段引进类内均值的方法，改善了PCA特征提取方面的不足。并且在此基础上进一步提出了改进PCA结合LDA的交通标志特征提取方法，实验证明这种方法能有效克服传统PCA特征提

2、取的不足，该方法是有效和高效的。其次提出了一种基于多分类器集成的分类方法，在该方法中采用NND、BP神经网络、基于类中心的欧式距离法三种分类器作为集成分类器的基分类器，投票表决法作为集成规则。从实验结果可以看出，该方法可以集成各个分类器的优点，抑制它们各自韵缺点，与已有的单分类器相比该方法有更好的分类效果。最后设计了一个具有数据采集、特征提取、分类识别功能的原型系统，该系统验证了本文涉及的算法，具有准确性好，效率高的特点。关键词：交通标志识别；特征提取；主成分分析；神经网络；多分类器集成西安理工大学硕士学位论文AbstractTitle：RE

3、SEARCHONTECHNIQUESFORFEATUREEXTRACTIONANDCLASSIFlCATIONOFTRAFFICSIGNSMajor：computerArchitectureName=HedongWangSupervisor：A．Professor．ZhenghaoShiSignature：Roadtrafficsignrecognition，astheimportantpartofintelligenttransportationsystems，hasplayedakeyroleonroadsalty．Inrecentyea

4、rs，PeoplebegintopaycloseattentiontotheresearchonRoadtrafficsignrecognition．Thisthesisfocusonthefollowingworks：First，thispaperdeeplystudyinthetrafficsignsfeatureextractiontechnology’Sapplicationsontrafficsignrecognition，andimprovestheexistingmethodsoffeatureextractionbasedon

5、PCA．ByintroducethemethodofmeaninsidewhenthePeAstandardizationstage，itimprovedthedeficiencyofPeAinfeatureextractionandproposedtheimprovedalgorithmofPCAintrafficsignswithLDA．ExperimentalresultsshowthatthemethodscarlovercometheoIdfeatureextractionalgorithm’Sweaknesses，whichpla

6、yedagoodeffect．Thisalgorithmiseffectiveandefficient．Second，throughtheresearchonclassificationoftheexistinginclassificationalgorithminthetrafficsigns，wediscoverythatdifferentclassifiershavecomplementaryeffectsonperformancerecognition．Soifwecombinedwithvariousclassificationst

7、ointegratetheadvantageandinhibitedtheshortcomingsofthem，itwillimprovetherecognitionperformance．Weproposedtheclassificationoftrafficsignsonintegratemultipleclassifiers．Finally，weprovedthismethodhasbetterclassificationresultsduringexperimentandcontrasttoexistingsingleclassifi

8、er．FinallV，designanddeveloparetrievalsystemwhichownfunctionofdataacquisition，Fea叙】