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基于特征融合与稀疏编码的交通标志识别算法研究的开题报告
一、选题背景及研究意义
交通标志是规范道路交通行为的一种重要标识，其识别准确与否直接关系到驾驶员的行车安全。传统的交通标志识别算法主要基于手工提取图像特征的方法，存在提取特征不充分、分类性能不稳定等问题。因此，本论文探究了一种基于特征融合与稀疏编码的交通标志识别算法，以提高识别准确率与稳定性。
二、研究内容
本论文主要研究交通标志识别算法，研究内容包括：
（1）建立交通标志图像数据集，对其进行预处理和特征提取；
（2）提出一种基于特征融合的交通标志识别算法，在利用图像颜色和形状特征进行融合后，进一步使用支持向量机分类器进行分类；
（3）提出一种基于稀疏编码的交通标志识别算法，在图像特征空间中使用稀疏表示算法对交通标志图像进行纠错处理和特征减少，提高图像分类的稳定性和准确性；
（4）对比分析两种算法的识别准确率和稳定性，并探讨不同算法特征参数对识别性能的影响。
三、研究方法
本论文采用以下研究方法：
（1）数据采集与预处理：采用大量交通标志图像数据，对其进行预处理，如去除图像噪声、进行灰度化和图像增强等；
（2）特征提取与融合：利用颜色和形状特征提取方法对交通标志图像进行特征提取，再利用特征融合方法将多种特征进行融合；
（3）稀疏编码算法：基于稀疏表示理论，提出一种交通标志识别算法，可以对图像进行纠错处理和特征减少，提高图像分类的稳定性和准确性；
（4）算法评估与比较：通过对比实验，对不同算法进行评估与比较，分析不同算法特征参数对识别性能的影响。
四、论文进度安排
第1～2周：了解相关领域课题研究现状及发展趋势，撰写课题研究背景和意义；
第3～4周：收集与整理所有相关交通标志图片，通过数据预处理，以及图片分类与标注，构建交通标志图像数据集
第5～6周：从图像中提取出颜色和形状等多种特征，并将多种特征进行融合；
第7～8周：基于支持向量机的分类算法对提取出的融合特征进行分类；
第9～10周：实现基于稀疏编码的纠错算法，缩减特征空间，提高分类性能；
第11～12周：对两种算法进行对比实验，并分析算法特征参数对识别性能的影响；
第13～14周：撰写论文，并对实验结果进行总结和分析；
第15～16周：论文修改和完善。
五、预期成果
本论文预期研究出一种交通标志识别算法，可以将多种特征进行融合，提高识别准确率与稳定性；同时，基于稀疏编码的纠错算法可以缩减特征空间，提高图像分类的准确性与稳定性。该算法具有良好的应用前景，可以应用到实际交通管理中。
六、参考文献
[1]吴建国，陈光明，朱光明，等.交通标志图像识别方法研究[J].计算机工程与科学,2016,38(12):2231-2238.
[2]王建，黄敦.一种交通标志图像识别算法[J].计算机应用,2015,35(01):209-212.
[3]FriedrichG，SalomonM.Comparativestudyoftrafficsignsrecognitionsystems[J].IETIntelligentTransportSystems,2010,4(3):261-272.