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题名一种基于MI-Simba算法的香烟烟雾识别方法
被引量:2
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作者
胡春海
王晓婧
刘斌
苏翔宇
郭士亮
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机构
燕山大学科学技术研究院测试计量技术及仪器重点实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期253-259,共7页
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基金
河北省自然科学基金项目(No.F2011203117)资助
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文摘
香烟烟雾对环境条件敏感以及多特征间存在冗余,都导致无法在视频监控中准确进行烟雾识别,因此提出一种高维互信息与Simba特征加权相结合的算法(MI-Simba).首先采用视频特征提取方法获取烟雾统计度量特征、颜色布局特征和动态特征,构建初始特征向量;然后利用MI-Simba算法进行自动更新,构建该环境下最优特征组合;最后采用直推式支持向量机进行分类识别.针对室内和楼宇内场景,自建封闭空间吸烟视频数据集,采用5倍交叉策略进行比较验证,实验结果验证该算法在识别率和灵敏度两方面的有效性和优越性.
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关键词
多特征融合
互信息
直推式支持向量机(TSVM)
香烟烟雾识别
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Keywords
Multi-Feature Fusion, Mutual Information, Transductive Support Vector Machine (TSVM), Cigarette Smoke Recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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