作者：王斌交通标志检测颜色增强最大极值稳定区域phog特征目标检测
摘要：本文提出了一种基于最大稳定极值区域（ Maximally Stable Extremal Regions , MSER ）和塔式梯度方向直方图（ Pyramid Histogram of Oriented Gradients ,PHOG ）特征的交通标志检测方法。该方法首先对图像进行分通道颜色增强，再利用最大稳定极值区域算法进行交通标志潜在区域的定位和提取，然后通过提取目标图像的PHoG特征，结合支持向量机（Support Vector Machine，SVM）训练形状分类器进行交通标志的粗分类。实验结果表明，该方法可以有效地抑制光照、遮挡以及场景复杂等因素带来的影响，并获得了较高的检测率及较低的误检率，同时也为后续的标志识别工作打下基础。
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