基于感兴趣区域和HOG-MBLBP特征的交通标识检测

摘要

交通标识检测中样本类别间的不平衡常常导致分类器的检测性能弱化,为了克服这一问题,该文提出一种基于感兴趣区域和HOG-MBLBP融合特征的交通标识检测方法.首先采用颜色增强技术分割提取出自然背景中交通标识所在的感兴趣区域;然后对标识样本库提取HOG-MBLBP融合特征,并用遗传算法对SVM交叉验证进行参数的优化选取,以此来训练和提升SVM分类器性能;最后将提取的感兴趣区域图像的HOG-MBLBP特征送入训练好的SVM多分类器,进行进一步的精确检测和定位,剔除误检区域.在自建的中国交通标识样本库上进行了实验,结果表明所提方法能达到99.2％的分类准确度,混淆矩阵结果也表明了该方法的优越性.