【摘 要】
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在分块核函数的基础上提出了基于多个图像特征进行组合决策的识别方法。该算法先对交通标识图像提取两个不同的特征,即HOG特征和基于子模式组合的分块核函数特征,然后针对不同特征构造相应的分类器,最后对这几个分类器的输出采用投票机制进行决策融合。在德国交通标识数据库上的实验结果表明,该方法相比单特征识别具有更高的识别准确率。
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室,中国电子科技集团公司第五十二研究所物联网研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（90820306）,高维信息智能感知与系统教育部重点实验室（南京理工大学）开放基金资助项目（MEKL201308）
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在分块核函数的基础上提出了基于多个图像特征进行组合决策的识别方法。该算法先对交通标识图像提取两个不同的特征,即HOG特征和基于子模式组合的分块核函数特征,然后针对不同特征构造相应的分类器,最后对这几个分类器的输出采用投票机制进行决策融合。在德国交通标识数据库上的实验结果表明,该方法相比单特征识别具有更高的识别准确率。
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