福州大学学报（自然科学版）
福州大學學報（自然科學版）
복주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF FUZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2007年
3期
397-401
,共5页
交通标志%模式识别%小波变换%径向基神经网络%两级分类器
交通標誌%模式識彆%小波變換%徑嚮基神經網絡%兩級分類器
교통표지%모식식별%소파변환%경향기신경망락%량급분류기
提出一种基于小波变换特征提取及采用两级神经网络分类器的交通标志识别方法.使用小波变换对图像进行处理,消除图像像素间的相关性,提取图像的整体特征作为神经网络分类器的输入向量.因交通标志类型较多,采用两级神经网络结构进行识别,图像特征先送入第一级分类器得到图像的粗分类型,再送入相应的二级子分类器进行细分.实验结果表明,这种方法具有良好的效果.
提齣一種基于小波變換特徵提取及採用兩級神經網絡分類器的交通標誌識彆方法.使用小波變換對圖像進行處理,消除圖像像素間的相關性,提取圖像的整體特徵作為神經網絡分類器的輸入嚮量.因交通標誌類型較多,採用兩級神經網絡結構進行識彆,圖像特徵先送入第一級分類器得到圖像的粗分類型,再送入相應的二級子分類器進行細分.實驗結果錶明,這種方法具有良好的效果.
제출일충기우소파변환특정제취급채용량급신경망락분류기적교통표지식별방법.사용소파변환대도상진행처리,소제도상상소간적상관성,제취도상적정체특정작위신경망락분류기적수입향량.인교통표지류형교다,채용량급신경망락결구진행식별,도상특정선송입제일급분류기득도도상적조분류형,재송입상응적이급자분류기진행세분.실험결과표명,저충방법구유량호적효과.
