【摘 要】
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提出了一种基于感兴趣区域和HOG-CTH融合特征的交通标志检测算法。首先在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,然后对分割后的二值图像进行一系列形态学处理获得感兴趣区域,最后提取
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提出了一种基于感兴趣区域和HOG-CTH融合特征的交通标志检测算法。首先在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,然后对分割后的二值图像进行一系列形态学处理获得感兴趣区域,最后提取感兴趣区域的HOG-CTH融合特征,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行交通标志训练与检测。在特征提取阶段首先分别提取图像的梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征和统计变换直方图(Census Transform Histogram,CENTRIST/CTH)特征,然后将CTH特征向量细量化,最后组合HOG特征和稀疏化的CTH特征。实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能够快速准确地检测出交通标志。
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