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基于分支树-支持向量机的道路交通标志识别
摘要：
道路交通标志识别是一个重要的任务，可用于实现智能交通系统、自动驾驶等应用。本文提出了一种基于分支树-支持向量机的道路交通标志识别方法。该方法先将原始图像进行灰度处理、二值化和形态学处理，然后进行特征提取，包括颜色直方图、纹理特征和形状特征，接着使用分支树算法进行特征选择和降维，最后使用支持向量机进行分类识别。实验结果表明，该方法在不同数据集上都具有较高的分类准确度和鲁棒性，适用于实际应用。
关键词：道路交通标志识别、分支树、支持向量机、特征提取、特征选择、分类识别
一、引言
道路交通标志识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以广泛应用于智能交通系统、自动驾驶、交通安全管理等领域。随着计算机硬件和图像处理技术的发展，交通标志识别在实际中的应用越来越重要。近年来，研究人员提出了许多不同的方法来解决交通标志识别问题，包括基于颜色特征、纹理特征、形状特征等。
本文提出了一种基于分支树-支持向量机的道路交通标志识别方法。该方法主要包括以下步骤：1）预处理，对原始图像进行灰度处理、二值化和形态学处理；2）特征提取，包括颜色直方图、纹理特征和形状特征；3）特征选择和降维，采用分支树算法进行特征选择和降维；4）分类识别，采用支持向量机进行分类识别。
二、相关研究
道路交通标志识别是一个具有挑战性的问题，因为在实际应用中，交通标志的颜色、形状、尺寸、亮度和朝向等因素都可能发生变化，从而对识别算法提出了很高的要求。
以颜色特征为例，Shamshirband等（2014）提出了一种基于HSV颜色空间的交通标志识别方法，通过提取颜色直方图和配合支持向量机对测试标志进行分类识别，取得了较好的效果。然而，由于颜色直方图对光照变化较为敏感，因此在光照变化较大的环境下，该方法可能受到影响。Zhang等（2015）提出了一种基于多特征融合的方法，将颜色特征、纹理特征和形状特征进行融合，取得了较好的效果。该方法可以有效抵抗光照变化和噪声干扰，但是由于特征维度较高，所以计算复杂度较大。
三、方法介绍
本文提出的交通标志识别方法主要分为四个步骤，如图1所示。
图1分支树-支持向量机道路交通标志识别流程图
1.预处理
预处理是交通标志识别中重要的一步，它可以提取图像的重要信息。首先将原始图像转化为灰度图像，然后进行二值化处理，提取目标区域，再进行形态学处理，去除噪声和小物体。最终得到处理后的图像。
2.特征提取
特征提取是交通标志识别中最关键的一步，本文采用颜色特征、纹理特征和形状特征进行综合特征提取。
（1）颜色特征
本文利用颜色直方图作为颜色特征。将处理后的彩色图像转化为HSV颜色空间，在H、S、V三个通道上分别统计像素值的直方图。最终得到一个维度为3K的颜色直方图，其中K是直方图分bin的数量。
（2）纹理特征
本文利用局部二值模式（LBP）作为纹理特征。LBP是一种局部图像描述子，可以在图像平面上进行灰度不变的纹理分类。对于每个像素p，LBP对p的邻域像素进行比较，将比p亮的像素标记为1，否则标记为0，生成一个二进制序列。这样，可以为每个像素获取一个8位二进制码，组成一个LBP的特征向量。
（3）形状特征
本文利用图像的轮廓作为形状特征。轮廓是指图像中目标的外边界。使用OpenCV库中的findContours()函数可以提取图像的轮廓，得到轮廓点的坐标。然后，根据轮廓点的坐标可以计算出一系列形状特征，如面积、周长、紧致度等。
3.特征选择和降维
特征选取是为了选择最重要的特征，避免维度灾难和噪声数据的影响。本文选择了分支树算法进行特征选择和降维。分支树算法是一种从大量特征中选取出几个最重要特征的一种算法，它通过启发式搜索方法来提高选取特征的速度和准确率。具体流程如下：
1.首先，将所有特征划分为两个子集，使每个子集的样本分布尽量均匀，并计算它们之间的方差；
2.从每个子集中选择最好的一个特征，放入分支；
3.重复步骤12，对新的子集进行递归，构建分支树，直到达到设定的最大深度或分支个数；
4.通过交叉验证选择最优的特征子集。
选定特征后，考虑到维度较高会影响分类效果，需要对特征进行降维。本文采用主成分分析（PCA）进行降维。
4.分类识别
分类识别是交通标志识别中的最后一步，本文采用支持向量机（SVM）进行分类识别。支持向量机是一种分类和回归分析方法，可以将训练集映射到高维空间，寻找最优的决策边界。在本文中，将选取的特征作为SVM的输入，SVM通过最大化分类间隔来训练分类器。
四、实验及结果分析
本文使用了GTSRB和NEU-TSC两个数据集进行实验，GTSRB数据集包括超过50,000个交通标志图像，共43个类别，每个类别基本都有至少500幅不同的物体，NEU-TSC数据集包括1,800张标志图像，