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为了更好地对交通标志进行分类，提出了一种两步分类算法。首先根据交通标志的颜色与形状特征设计多层决策树进行粗分类，然后采用径向Tchebichef不变矩提取交通标志的特征，并基于SVM设计分类器进行精分类。对从3000幅自然场景图像中检测出的交通标志进行分类实验，结果表明该分类系统能取得较高的分类精度，这为交通标志识别系统的实现奠定了基础。