论文研究基于分块自适应融合特征的交通标志识别.pdf

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%。