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文档简介

指导教师：黄玉春组长：冯波(33%)小组成员：宋晓光(33%)

曹青(33%)一、小组分工二、实验过程step1step2step3step4step5分类器的训练，采用adaboost算法对采集到的正负样本进行分类器的训练，得到七种不同禁止路标的分类器

采集样本，对正样本进行裁剪，色彩填充，去噪。负样本采集后进行二值化。采用分类器对任意包含路标图片进行识别，根据测试结果调整正负样本比例，改进分类器。以提高识别率。

编译64位QT库，编写界面，提高转向系统美观程度。根据分类器初步的识别结果，进一步增加识别算法，在分类器初步识别的基础上再过滤，增加识别准确率。整合view层与Control层。三、分类器Rcascade.XMLL&Rcascade.XMLL&Scascade.XMLScascade.XMLR&Scascade.XMLLcascade.XML

Tcascade.XML四、识别过程LoadCascade

Ergodicareas

MatchingRedcircleSetQuadrantBycentrepoint

Harris&analysispointsBypositionLoadImage&Processingofimage

Output五、成果展示Step1Step2五、成果展示五、成果展示五、成果展示缺点：1：分类器：由于普通pc计算能力的局限性，以及正负样本的数量，造成了分类器的训练质量偏低，初步识别率并不高

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