基于边界矩和支持向量机的火焰识别算法

被引：4

作者：

韩斌 ^{[1
,2
]}

黄刚 ^{[2
]}

王士同 ^{[1
]}

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

[2] 江苏科技大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2009年 / 26卷 / 07期

关键词：

火焰识别; 边界矩不变量; 支持向量机; 序列最小最优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

根据火焰的燃烧特性,结合火焰的空间形状特征和动态变化特征,设计了一种基于动态边界矩和支持向量机的火焰识别算法。利用相邻帧边界矩不变量的差值来描述火焰的动态特征,基于支持向量机对火焰和疑似火焰目标样本进行分类检测。实验表明,该算法具有较好的火焰目标识别性能、较低的虚警率和较强的抗干扰性能。

引用

页码：2765 / 2766+2770 +2770

页数：3

共 6 条

[1] 基于特征和基于图像相结合的快速人脸检测 [J].

孙见青 ;

汪荣贵 ;

胡琼 ;

李守毅 .

计算机应用研究, 2008, (01) :294-296

[2] 基于PCA与不变矩的车标定位与识别 [J].

王枚 ;

王国宏 ;

房培玉 ;

孙淑娟 .

武汉大学学报(信息科学版), 2008, (01) :36-40

[3] 形状特征的编码描述研究综述 [J].

段立娟 .

计算机科学, 2007, (08) :215-218+247

[4] 基于遗传神经网络的火灾图像识别及应用 [J].

史海山 ;

吕厚余 ;

仲元红 ;

刘晓明 .

计算机科学, 2006, (11) :233-236

[5] 支持向量训练算法研究 [J].

艾青 ;

刘洋 ;

秦玉平 .

渤海大学学报(自然科学版), 2006, (03) :266-268

[6] 一种基于视频多特征融合的火焰识别算法 [J].

张进华 ;

庄健 ;

杜海峰 ;

王孙安 .

西安交通大学学报, 2006, (07) :811-814

← 1 →