1 路标识别 完整的路标识别系统包括：图像的获取与预处理，图像分割（路标定位），特征提取，模式分类（路标识别）等部分。其中模式分类是系统的关键技术。较常用的模式分类方法是神经网络分类器。神经网络是目前应用最广也是最成功的学习算法之一，具有较强的容错行和自适应学习能力。然而神经网络采用的经验风险最小化准则（empirical risk minimization, ERM），虽然可使训练误差最小化，但并不能最小化学习过程的泛化误差。实际应用中神经网络常出现的问题：1) 更易出现局部最小值；2) 其输出的假设规模经常可能大到不切实际；3) 如果训练样本的数目有限，过大的假设函数类将导致过拟合；4) 常受到大量参数的控制，参数的选择往往是通过启发式的参数调节过程。
2 支持向量机 2.1 两类模式问题 SVM基于SRM准则构造最优超平面，使每类数据之间间隔最大，同时保持分类误差尽可能小。Cover定理指出：一个复杂的模式识别分类问题，在高维空间比低维空间更容易线性可分。实际上SVM实现了这样的思想：通过某种非线性映射（可以是未知的）将样本特征向量x映射到一个高维特征空间，然后在这个空间中构造最优分类超平面。
对简单的两模式分类，SVM算法可归结为：
通过非线性变换φ:x→φ (x) ，将模式数据映射到高维特征空间，构造分类超平面，表示为决策面：
考虑到两类样本离决策面都应有一定距离，决策面应满足不等式约束，如图1
图1 线性可分类超平面与分类间距
完全满足式 (2) 的超平面是不存在的。考虑到存在一些样本不能被决策面正确分类，引入松弛变量ξi (≥0) ，约束条件式 (2) 变为：
满足要求的超平面不止一个，寻找最优超平面可以归结为二次规划问题：
其中，C被称为惩罚因子，通过C可在分类器的泛化能力和误分率之间进行折衷。利用拉格朗日函数求解可得优化问题式 (4) 的对偶形式为：
约束条件为：
求解式 (5) ，可得到αi，代入式 (7) 可以确定ω，分类函数可表示为：
2.2 多类模式的选择
常用的多类模式的SVM方法有one-against-all、one-against-one、DAGSVM
在one-against-all方法中，一个k类问题被分解为k个 (子) 两类问题。第i个两类问题训练集包含原训练集中的所有样本，来自第i类样本的类标被重新定义为+1，其余样本的类标被重新定义为-1
one-against-one方法将一个k类问题分解为k (k-1) /2个 (子) 两类问题。每个两类问题的训练集由原训练集中的2个类别的样本组成，其中一个类别的样本的类标被重新定义为+1，另一个类别的样本的类标被重新定义为-1
有向无环图支持向量机（Directed Acyclic Graph Support Vector Machines, DAGSVM）将所有的两类支持向量机组合为一个二叉有向无环图。对于一个k类问题，这种方法将产生一个包含k个叶结点和k (k-1) /2个中间结点的三角形，叶结点对应着样本类别，中间结点对应着所有的两类分类器。
3 基于SVM的路标识别系统 3.1 图标提取 系统从移动机器人的图像采集卡获取路标彩色图像后，首先对源图像进行基于RGB空间模型的路标颜色初次分割，如图2 (b) 。针对光照的影响，考虑到分割的精度和灵敏度，经大量图像进行统计，确定相符的分割改进模型为：
最后，将提取到的特征样本送入SVM分类器，进行路标样本的训练和识别。
end
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]易东,黄玉清.基于SVM的移动机器人路标识别算法[J].兵工自动化. 2009,28(08)
3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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