基于小波变换和RBF神经网络的交通标志识别OA北大核心CSCDCSTPCD
An approach to recognize road signs based on RBF NN using wavelet theories
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.
郑芳平;王伟智
福州大学自动化研究所,福建,福州,350002福州大学自动化研究所,福建,福州,350002
信息技术与安全科学
交通标志模式识别小波变换径向基神经网络两级分类器
《福州大学学报（自然科学版）》 2007 (3)
协同模式识别方法在智能控制系统中的应用研究
397-401,5
福建省自然科学基金资助项目(A0510010)国家自然科学基金资助项目(60675058)
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