原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
研究一种基于图像特征以及改进支持向量机算法的交通标志识别方法.使用颜色以及形状特征对交通标志图像特征进行提取,使用Gabor滤波方法增强处理交通标志图像.针对支持向量机识别算法的精度在很大程度上受到基本参数的影响,通常根据经验来进行参数的选取等问题,使用模拟退火算法对支持向量机的参数进行优化选择.研究结果表明,使用研究的交通标志检测方法的检测精度高于其他三种方法,使用颜色和形状特征提取的检测精度要高于单独使用颜色或形状特征提取方法.
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文献信息
篇名 基于图像特征及改进支持向量机算法的交通标志识别
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 图像特征 支持向量机 模拟退火算法 交通标志识别
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 97-99
页数 3页 分类号 TN911-34|TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.08.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周博文 天津大学管理与经济学部 16 45 4.0 5.0
2 郝永杰 9 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像特征
支持向量机
模拟退火算法
交通标志识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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