基于改进Hilditch骨架的交通标志特征提取方法

本文提出了一种针对交通标志的特征提取方法，改进了Hilditch骨架提取算法，并组合骨架的水平和竖直直方图作为标志特征。以这样的直方图数组作为特征，可以消除95％以上的不相关和冗余信息。实验表明，在相同构架的TSR（Traffic Sign Recognition）系统和BP神经网络下，相对于传统特征提取方法，该方法使识别正确率有显著提升，并增强了抗干扰能力。

我国会计信息系统软件存在的问题及对策

本文将针对会计软件开发与使用中存在的主要问题，如通用性差、安全性差、功能不完善等进行分析，结合会计信息系统软件的发展方向提出了切实可行的应对措施，这些措施一定程度上能使企业更有效的使用会计信息系统软件，能促进我国会计电算化向更深层次发展。

基于图像质量的交通标志图像优化算法

本文提出了一种基于图像质量的交通标志优化方法。通过计算图像的颜色质量与形状质量,进行对应不同的优化。该方法考虑标志的质量,改变传统的"捕获—识别"流程为"捕获—优化—识别",降低了因褪色、磨损、扭曲造成的干扰。实验表明,在同样的神经网络下,使用本方法优化,交通标志识别率得到了大幅提高。

基于直方图投影的交通标志特征提取算法

本文提出了一种基于直方图投影的交通标志特征提取方法。通过粗分类对捕获的标志进行筛选,再计算直方图,并分别从水平、垂直方向进行投影,组合特征向量,最后利用神经网络进行识别。该方法极大的减少了特征的维数,消除了大量冗余数据,并增强了神经网络的分类能力。经测试,对于3类常见交通标志,神经网络识别率有大幅提升。