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题名使用多尺度LBP特征和SVM的火焰识别算法
被引量:15
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作者
严云洋
唐岩岩
刘以安
张天翼
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机构
淮阴工学院计算机工程学院
江南大学物联网工程学院
华中科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2012年第5期47-52,58,共7页
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基金
国家星火计划资助项目(2011GA690190)
江苏省高校自然科学基金项目资助(11KJD520003)
+5 种基金
江苏省"333工程"
淮安市"533工程"
淮安市科技资助项目(HAG2010066
HAG2010030
HAG2011045
HAC201113)
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文摘
目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能,基于火焰特定的纹理结构,使用多尺度纹理特征,以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域;然后针对这些区域,采用局部二值模式(local binary patterns,LBP)方法提取多尺度纹理特征;最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机(support vector machine,SVM)中进行识别。实验结果表明,该方法计算简单,火焰的检测率较高,误警率较低。
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关键词
多尺度
统一lbp
旋转不变lbp
旋转不变统一lbp
SVM
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Keywords
multi-scales
uniform pattern lbp
rotation-invariant pattern lbp
rotation-invariant-uniform pattern lbp
SVM
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分类号
TP394.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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