基于Multilinear PCA的烟雾图像识别算法

戚永刚; 胡伟

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基于Multilinear PCA的烟雾图像识别算法

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为了提高火灾烟雾图像识别正确率,更好地预防火灾,提出一种基于multilinear PCA的火灾烟雾图像识别算法.在提取烟雾疑似区域的基础上,首先分别提取烟雾的静态和动态特征,然后采用multilinear PCA对特征进行融合,消除其中冗余特征,并根据选择特征进行训练样本构造,最后将训练样本输入支持向量机建立烟雾图像分类器,并对测试样本进行识别.仿真结果表明,相对于其他烟雾图像识别算法,提出的算法不仅提高了烟雾图像识别正确率和识别效率,而且具有良好的抗干扰能力,可以满足不同环境下烟雾图像识别要求.

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来源
《电视技术》 |2014年第11期|193-197|共5页
作者
戚永刚; 胡伟;
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作者单位

德州学院外语系,山东德州253023;

湖南第一师范学院科研处,湖南长沙410002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
烟雾图像; 多线性主成分分析; 支持向量机; 特征提取;

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