[发明专利]一种基于稀疏自编码和稀疏表示进行交通标志识别的方法

权利要求书

1.一种基于稀疏自编码和稀疏表示进行交通标志识别的方法，包括：

(1)搜集包含有交通标志的图片，手工将其分成l类，分别记为：C₁,C₂,...,C_l；

(2)对每一类含有交通标志的图片进行取块，图像块的大小相同，每一类的图像块分别 记为：P₁,P₂,...,P_l；

(3)对图像块P₁,P₂,...,P_l进行预处理(包括正规化和白化)，预处理后的图像块记为： P₁',P₂',...,P_l'；

(4)将P₁',P₂',...,P_l'作为训练样本，分别训练l个稀疏自编码器，获取的权重字典分 别记为：D₁,D₂,...,D_l；

(5)取一幅包含未知交通标志的测试图片，取与(1)中大小相同的图像块，记为：X；

(6)运用稀疏表示原理，采用OMP算法，分别计算X在权重字典D₁,D₂,...,D_l下的稀疏系 数：α₁,α₂,...,α_l；

(7)分别计算||X-D₁α₁||_F,||X-D₂α₂||_F,...,||X-D_lα_l||_F，选择F范数最小的字典类别作 为测试图片的交通标志识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏自编码和稀疏表示进行交通标志识别的方法，其特 征在于，所述图像块预处理包括正规化和白化的方法为：

(i)用M(P_i)表示第i类图像块P_i中的样本均值，用D(P_i)表示P_i中的样本方差，正规化具 体为：M(P_i)/D(P_i)；

(ii)正规化后的图像块进行白化操作。白化操作的目的是去除相关性。用Σ(P_i)表示P_i的协方差，计算Σ(P_i)特征值和特征向量，特征值组成的列向量记为S_i，记Σ(P_i)的特征向量组成的矩阵记为U_i，白化操作可表示为：