摘要:主成分分析（principal component analysis, PCA）是一种数学变换的方法。它属于线性变换，通过把数据变换到一个新的坐标系中，使得第一变量所具有的方差最大，称之为第一主成分，第二变量所具有的的方差次大，并且和第一变量不相关，称之为第二主成分,以此类推至第n个主成分。主成分分析法经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的方差具有贡献最大的特征。随着科学技术的迅速发展，PCA在各科学和工程领域中都发挥着重要的作用，由于它能使数据的维数减少，并能使提取的成分与原始数据的误差达到均方最小，所以常被用于图像处理和模式识别等领域。
交通标志的识别在无人驾驶、城市智能交通及管理中都有十分重要的应用，同时对降低交通事故的发生率也具有很大的作用。本课题就是通过运用主成分分析法，提取交通标志图像的主要特征，利用提取的特征向量进行训练和识别两个阶段，从而实现对交通标志目标的识别。
关键词：主成分分析 降维 交通标志识别 特征提取 模式识别
目录
摘要
Abstract
引言
1交通标志识别方法研究现状-2
1.1交通标志识别简介及研究现状-2
1.2现有交通标志识别方法-3
2主成分分析-5
2.1主成分分析简介-5
2.2主成分分析基本原理-5
2.3主成分分析实现步骤-6
2.3.1计算相关系数矩阵-6
2.3.2计算特征值与特征向量-6
3交通标志识别方法研究-8
3.1图像采集-8
3.2 图像预处理-8
3.3特征提取-9
3.4交通标志识别-10
4交通标志识别方法的实现-12
4.1图像采集-12
4.2 图像预处理-12
4.3特征提取-14
4.4交通标志识别-16
结论
致谢
参考文献
