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提出了一种检测和识别交通标志的方法。该方法根据交通标志的颜色和形状,利用支持向量机的非线性分类能力将其图像区域从实景图像中检测和提取出来,然后利用具有多样性、较强容噪能力的模糊免疫网络来识别。使用不同环境下的实景图像进行实验,结果证明本方法具有平移、旋转、缩放、拉伸不变性和较强的容噪能力。
基于SVM和模糊免疫网络的交通标志图像识别
【摘 要】
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提出了一种检测和识别交通标志的方法。该方法根据交通标志的颜色和形状,利用支持向量机的非线性分类能力将其图像区域从实景图像中检测和提取出来,然后利用具有多样性、较强容噪能力的模糊免疫网络来识别。使用不同环境下的实景图像进行实验,结果证明本方法具有平移、旋转、缩放、拉伸不变性和较强的容噪能力。
【机 构】
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长沙理工大学,安徽师范大学
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2006年09期
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