基於機器學習的交通標誌檢測【梯度方向直方圖（HOG）、支持向量機（SVM），隨機森林（random forests)】

基於機器學習的交通標誌檢測 基於機器學習的交通標誌檢測流程圖 1.1 預處理 將圖片進行尺度歸一化。常見尺寸變換方法可以參考最鄰近插值、雙線性插值和三次插值。最鄰近插值速度快，單失真較嚴重，在尺度變換較大時會產生冥想的鋸齒和馬賽克。三次插值比較複雜且計算量大。雙線性插值變換後圖片質量較高，且計算複雜度較低，綜合考慮，使用雙線性插值比較合適。 1.2特徵提取 1.2.1 梯度方向直方圖特徵（HOG，

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