Universidad Carlos III de Madrid, Computer Science Department Avda. De la Universidad 30, 28911, Leganes, Madrid, Spain;
traffic sign recognition; artificial neural networks; feature selection; binary classifier;
机译:交通标志识别方法集成多层功能和内核极端学习机分类器
机译:基于多特征融合和ELM分类器的交通标志识别
机译:通过使用非线性SVM分类器(基于面向直方图的梯度和Kalman滤波方法)来检测,跟踪和识别交通标志中的感兴趣区域,从而提供一种高效的智能交通系统
机译:交通标志识别分类器专业集合
机译:检测突出的特征和分类网络流量,用于基于集合方法保护内容互联网
机译:基于机器学习和深度学习分类的集合的平行方法的身体活动识别
机译:用于交通标志识别的专用分类器