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题名一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
被引量：2
- 1
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作者
丁淑艳
华春梅
李伦波
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机构
黑龙江科技学院电气与信息工程学院
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期43-47,共5页
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文摘
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。
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关键词
交通标志
径向基概率神经网络
模糊-仿射不变距
递归正交最小二乘法
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Keywords
traffic sign
radial basis probabilistic neural networks （ RBPNN ）
combined blur-affine invariants （CBAIs）
recursive orthogonal least algorithm（ROLSA）
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究
被引量：10
- 2
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作者
李伦波
马广富
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机构
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1703-1707,共5页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20050213010)
国家自然科学基金(60674101)资助课题
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文摘
为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法。在深入分析PNN与K-means聚类算法的基础上,提出采用全局K-均值算法优化设计概率神经网络分类器,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。
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关键词
模式识别
概率神经网络
交通标志
模糊-仿射联合不变矩
全局K-均值算法
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Keywords
Pattern recognition
Probabilistic Neural Networks （PNN）
Traffic sign
Combined Blur-AffineInvariants （CBAIs）
Global K-means algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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