1、道路交通標(biāo)志識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)一個(gè)重要的組成部分，在駕駛安全方面有著重要作用。近些年，道路交通標(biāo)志識(shí)別問題的研究引起人們關(guān)注重視。圍繞交通標(biāo)志識(shí)別問題本文進(jìn)行了如下工作：
　　 首先針對(duì)現(xiàn)有的特征提取方法的不足，提出了一種改進(jìn)的PCA特征提取方法，即通過對(duì)PCA的標(biāo)準(zhǔn)化階段引進(jìn)類內(nèi)均值的方法，改善了PCA特征提取方面的不足。并且在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了改進(jìn)PCA結(jié)合LDA的交通標(biāo)志特征提取方法，實(shí)驗(yàn)證明這種方法能有效克服傳統(tǒng)PC

2、A特征提取的不足，該方法是有效和高效的。
　　 其次提出了一種基于多分類器集成的分類方法，在該方法中采用NND、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于類中心的歐式距離法三種分類器作為集成分類器的基分類器，投票表決法作為集成規(guī)則。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，該方法可以集成各個(gè)分類器的優(yōu)點(diǎn)，抑制它們各自的缺點(diǎn)，與已有的單分類器相比該方法有更好的分類效果。
　　 最后設(shè)計(jì)了一個(gè)具有數(shù)據(jù)采集、特征提取、分類識(shí)別功能的原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)驗(yàn)證了本文涉及的算法，具