基于图像不变特征深度学习的交通标志分类

摘要：

针对自然场景下所采集的交通标志存在各种形变,且手工设计提取交通标志不变特征方法需要处理技巧的问题,提出一种自动学习提取交通标志不变特征的道路交通标志分类方法.首先基于慢特征分析的深度学习框架自动学习得到每个阶段的特征映射矩阵;然后基于各阶段特征映射矩阵提取交通标志图像第一阶段特征和第二阶段特征,并将其联合输出作为交通标志的特征;最后使用支持向量机进行交通标志分类.实验结果表明,该方法具有良好的泛化能力,能有效地应用于交通标志分类,所提取的特征具有一定的平移不变和旋转不变性.

关键词：不变特征、深度学习、交通标志分类、慢特征分析

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅资助科研项目15C0823

在线出版日期：2017-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：632-640