ALPSO-SVM道路限速标志识别

• 作者: 熊虎 王进
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 限速标志识别 粒子群优化算法 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 226-229,271
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.11.053

摘要

提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的道路限速标志识别方法.为了提高算法对限速标志的识别精度,采用了一种可在选化过程中通过调整学习参数来协调粒子全局与局部搜索能力的自适应学习粒子群算法(Adaptive Learning Particle Swarm Optimization,ALPSO)对支持向量机的相关参数进行优化.实验结果表明,提出的ALPSO-SVM方法在识别性能上优于传统的SVM,在算法收敛性能上优于标准PSO-SVM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王进	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	50	202	8.0	12.0
2	熊虎	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	3	1.0	1.0