火焰颜色及动态特征的选择和探测方法
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Feature Selection and Flame Detection Method Based on Color and Motion in Video
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    在一般光照前提下对火焰的时空、颜色等特征进行选择时,为了找到适应火焰区域探测的最佳特征,在不同颜色特征中使用PCA特征选择方法对各颜色通道特征进行降维,然后使用Relief特征选择方法确定动态和颜色特征的最佳分类组合特征顺序,最后使用协方差矩阵对各特征的分类贡献效率进行验证。实验过程中为了比较分析采用了3组融合特征,实验结果表明通过Relief和PCA特征选择方法得到的融合特征在火灾监控系统中表现出较好的识别精度和较高的运行效率。

    Abstract:

    When selecting method of flame′s colors and spatial-temporal features in general illumination in order to find the best feature adapting to the detection of the flame area, PCA feature selection method is used to reduce characteristics of each color channel in different color characteristics. The Relief feature selection method is used to determine the optimal classification for these candidate color and moving subsets. Moreover, contribution ratio of discrimination of all selected colors and moving features is validated by covariance matrix. In the course of the experiment, three sets of fusion features are used for analysis. Experimental results show that the flame detection system based on selected color and moving feature has higher accuracy and recognition efficacy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

蒋先刚 张盼盼 范自柱.火焰颜色及动态特征的选择和探测方法[J].数据采集与处理,2017,32(4):769-775

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  • 在线发布日期: 2017-09-12