基于分块自适应融合特征的交通标志识别

• 作者: 于凤芹 戈侠 陈莹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 交通标志识别 自适应融合特征 方向梯度直方图(HOG) 局部二值模式(LBP)
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 188-192
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4248字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1505-0005

摘要

交通标志由外部轮廓和内部指示符号组成,HOG特征可较好描述图像轮廓但易受噪声影响,而LBP特征对图像细节刻画好,提出基于分块HOG-LBP自适应融合特征的交通标志识别方法.通过分块计算梯度直方图得到的权重系数,来判断该块是属于轮廓还是内部指示,对前者选择HOG权重大,后者选择LBP特征权重大,将自适应串行融合后的特征送入支持向量机识别.仿真实验结果表明,该算法对标准交通标志识别率可达到100%,对含模糊、残缺、遮挡等非标准交通标志也达到了76%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于凤芹	江南大学物联网工程学院	143	708	12.0	18.0
2	陈莹	江南大学物联网工程学院	101	401	10.0	14.0
3	戈侠	江南大学物联网工程学院	2	28	2.0	2.0