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Traffic Sign Recognition Using Dictionary Learning Method

机译:基于字典学习方法的交通标志识别

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摘要

Recent researches have paid more and more attention to traffic sign recognition due to its important role in the intelligence transportation system. In the traditional methods for this task, first the traffic signs are located using the color or shape information of the traffic signs, then a classifier is applied for classification. In this paper, we propose a novel framework using the sparse model for traffic information representation and a classifier using a probability method for classification. Results of experiments using examples from the Caltech 101Object Categories show that the proposed method is efficient for traffic sign recognition.
机译:由于交通标志识别在智能交通系统中的重要作用,最近的研究越来越重视交通标志识别。在用于该任务的传统方法中,首先使用交通标志的颜色或形状信息来定位交通标志,然后使用分类器进行分类。在本文中,我们提出了使用稀疏模型表示交通信息的新颖框架和使用概率方法进行分类的分类器。使用来自Caltech 101Object Categories的示例进行的实验结果表明,所提出的方法对于交通标志识别是有效的。

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