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基于双向二维主成分分析的交通标志识别
| 题名： | 基于双向二维主成分分析的交通标志识别 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 曲仕茹；张超 |
| 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 |
| 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。 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2013 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 109-113 |
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