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流行学习在交通标志识别中的应用研究

作 者: 李福才
导 师: 方敏
学 校: 西安电子科技大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 流行学习 LLE算法 PCA算法 AdaBoost算法 BP神经网络
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 118次
引 用: 1次
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内容摘要


交通标志识别作为智能交通系统的一个重要研究方面,在道路安全、信息指示等方面的作用越来越凸显。但是目前交通标志识别在数据量、识别率等方面都存在一些不足,而对交通标志进行有效地特征提取成为解决这一问题的一种思路。流行学习方法发掘数据之间的内在联系,提取数据的低维有效特征,从而可以有效地进行数据降维。本文在对流行学习典型算法进行研究的基础上,采用Swiss Roll数据模型对线性降维方法和非线性降维方法进行实验分析比较,指出了以局部线性嵌入(LLE)为代表的流行学习方法在数据降维中的优势。为了将LLE降维方法应用在交通标志识别中,首先采用公用人脸数据库ORL,将LLE方法与典型的数据降维方法PCA和LDA方法进行实验对比,进一步指出了LLE算法在发现图像的低维特征中的优势,并通过实验对其参数的选择进行探讨。然后进一步采用LLE算法对交通标志中的指示标志进行降维识别,验证了其在交通标志识别应用中的可行性。在交通标志识别的应用中,首先设计并给出了交通标志识别的软件框架;其次结合交通标志的颜色形状特征,采用不变矩的方法对交通标志进行检测;然后通过LLE方法对交通标志图像进行低维有效特征提取,采用AdaBoost集成学习算法与BP神经网络相结合的方法来对交通标志进行分类识别。实验表明,流行学习在图像降维方面有一定的优势,可以用于交通标志的识别。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 研究现状  8-10
  1.3 关键技术及其现状  10-11
  1.4 主要工作和章节安排  11-13
第二章 交通标志识别综述  13-21
  2.1 交通标志基础知识  13-14
  2.2 交通标志的预处理  14-15
  2.3 交通标志的检测  15-19
  2.4 交通标志的分类  19-20
  2.5 本章小结  20-21
第三章 流行学习算法研究  21-33
  3.1 流行学习的基本概念  21-23
  3.2 线性与非线性降维  23
  3.3 流行学习的方法分析  23-25
    3.3.1 多维尺度分析与Isomap算法  23-25
    3.3.2 拉普拉斯特征映射  25
  3.4 LLE算法分析  25-32
    3.4.1 LLE算法设计思想  25-26
    3.4.2 LLE算法  26-30
    3.4.3 数据降维试验与分析  30-32
  3.5 本章小结  32-33
第四章 特征提取方法的应用  33-45
  4.1 主成分分析  33-35
  4.2 基于Fisher准则的LDA方法  35-36
  4.3 BP神经网络与基分类器设计  36-39
    4.3.1 BP神经网络  37-38
    4.3.2 BP神经网络分类器的设计  38-39
  4.4 实验结果及分析  39-44
    4.4.1 人脸识别对比试验  39-42
    4.4.2 交通标志识别对比试验  42-44
  4.5 本章小结  44-45
第五章 交通标志的识别  45-55
  5.1 交通标志检测与识别系统的框架设计  45-46
  5.2 基于不变矩的交通标志检测  46-48
  5.3 基于AdaBoost算法的交通标志分类  48-50
  5.4 实验结果与分析  50-53
    5.4.1 实验样本集  50-51
    5.4.2 实验结果与分析  51-53
  5.5 本章小结  53-55
第六章 总结与展望  55-57
  6.1 工作总结  55
  6.2 进一步研究  55-57
致谢  57-59
参考文献  59-63
附录A  63-64

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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