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本发明公开了一种基于核超限学习机的快速交通标识检测方法,属于图像信号处理及模式识别领域。首先,首先,读取原始样本图像,利用基于BING的objectness方法,产生可能包含交通标识的区域,提取候选区域的HOG特征,送入核超限学习机分类器中,得到最后的检测结果;本发明摒弃传统的滑动窗口扫描方法,使用BING算法减少搜索空间,提高检测速度。传统的ELM算法是单隐层结构,在分析复杂信号方面有很大的局限性,本发明采取KELM进行分类检测,核超限学习机可以使学习模型更加稳定、泛化性能更强,提升了检测性能,并且保持了ELM低耗时的优势。
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