MATLAB多分类器集成交通标志识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过图像处理提取交通标志的几何形状与颜色特征，并集成NND最近邻、BP神经网络及欧式距离分类器，实现高精度交通标志识别。

详 情 说 明

基于多分类器集成的交通标志形状颜色特征识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多分类器集成的交通标志识别系统。系统通过图像处理技术提取交通标志的几何形状特征和颜色分布特征，并采用三种不同的分类器（NND最近邻分类器、BP神经网络分类器、基于类中心的欧式距离分类器）并行处理特征数据，最后通过投票表决集成规则融合三个基分类器的输出结果，实现交通标志的准确分类识别，有效提升分类精度和系统鲁棒性。

功能特性

• 多特征提取：结合几何形状轮廓特征（圆形、三角形、矩形等）和颜色空间分布特征
• 多分类器并行处理：采用三种不同类型的分类器进行特征数据分类
• 集成决策机制：基于投票表决规则融合各分类器结果，提高识别准确性
• 性能评估：提供准确率、召回率、F1-score等多维度性能指标分析

使用方法

1. 数据准备：准备包含多种类型交通标志的图像数据集及对应的类别标签
2. 参数配置：设置图像预处理参数（尺寸标准化、颜色空间转换等）
3. 模型训练：使用标注数据训练三个基分类器模型
4. 特征提取：对输入图像进行形状和颜色特征提取
5. 分类识别：运行系统进行交通标志分类识别
6. 结果分析：查看单个分类器结果和集成决策的最终识别结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Neural Network Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，实现了整个识别流程的核心功能控制，包括图像数据的读取与预处理、形状与颜色特征的协同提取、三个基分类器的并行调用与结果收集、基于投票机制的集成决策执行，以及最终识别结果的输出与分类性能的评估分析。