基于非参数统计分类模型的交通标志识别方法研究

• 作者: 王永明 肖南峰
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 非参数统计分类模型 交通标志识别 自动导航 智能汽车 移动机器人
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 278-280
• 页数: 3页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.01.119

摘要

交通标志识别是智能汽车或移动机器人自动导航的重要组成部分,由于现实环境中的交通标志存在着光照变化、褪色污损、扭曲变形等问题,使得同一类交通标志的模式分布呈现非高斯形态.为此,我们构造了一种非参数统计分类模型来识别交通标志.它对具有高度离散的模式识别问题有较好的适应性.实验表明这种分类模型用来识别特征高度离散的交通标志是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永明	广州五山华南理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
2	肖南峰	广州五山华南理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0