两种智能交通标志分类器的比较研究

摘要

本文介绍了一种可用于交通标志识别的新方法--支持向量机(SVM)算法,并将SVM算法与BP算法在交通标志的粗、细分类中的识别效果进行了对比分析.用中国的116个和日本的23个交通标志标准图分别训练基于SVM算法和基于BP算法的智能分类器,并用中国标志的噪声图、扭曲图和531个日本交通标志实景图作为测试集.在粗分类中,虽然BP算法的识别率也能达到90%以上,但SVM算法的识别率几乎可达100%,二者差距明显.在细分类中,SVM算法的识别效果与BP算法相比具有更加明显的优势.实验研究结果表明,SVM算法可以以接近最优的方式解决模式分类问题,同时具有更好的泛化能力,在交通标志识别领域具有良好的研究价值和应用前景.