基于Gabor特征提取和SVM交通标志识别方法研究

摘要：

交通标志识别是智能车辆基于视觉传感感知道路信息的关键技术,针对传统识别技术不能满足实时性和准确性的要求,采用一种基于Gabor特征提取和支持向量机(SVM)交通标志识别方法.首先选定交通标志图像进行灰度化、图像增强处理,采用Gabor滤波技术进行特征提取,针对大量的特征信息采用主成分分析(PCA)降维,并用支持向量机分类识别.最后在Matlab平台上进行实验,验证该方法的识别率和识别时间.实验结果表明,该方法较传统方法识别精度高,实时性好.

关键词：交通标志识别、图像灰度化、图像增强、Gabor特征提取、主成分分析、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.73-34

资助基金：陕西省自然科学基金2012JM7021

在线出版日期：2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：136-140