基于双向二维主成分分析的交通标志识别

• 作者: 张超 曲仕茹
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能运输系统 空间降维 (2D)2PCA 交通标志识别 最近邻法
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 109-113
• 页数: 5页
• 分类号: U491.5+2
• 字数: 2884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2013.02.019

摘要

针对交通标志识别实时性不足,提出了一种基于双向二维的主成分分析[(2D)2PCA]的交通标志识别算法.首先,对交通标志图像进行去噪归一化等预处理.然后,进行水平和垂直方向的投影,通过特征空间降维提高匹配速度.最后,利用最近邻法进行分类.通过在不同数据库下与传统2DPCA方法的对比仿真表明,2种方法随主特征数目增加,识别率都有所提升；样本数量增加时,(2D)2PCA算法的时间增长速度明显小于2DPCA,满足了识别的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲仕茹	西北工业大学自动化学院	115	966	17.0	23.0
2	张超	西北工业大学自动化学院	54	423	12.0	18.0