融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2017年第1期北京时间：

作者：刘亚辰，陈跃鹏，张赛硕，肖文超

单位：武汉理工大学自动化学院，武汉430070

摘要：在交通标志识别问题上，提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中，通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征，能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后，对其进行融合，最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类，取得了极其高的识别效果.

关键词：智能交通,交通标志识别,塔式词袋直方图,塔式边缘方向梯度直方图,支持向量机,denseSIFT

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China（61374151）.