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视频对象分类特征评价与选择方法
引用本文:马力,张茂军,胡小佳,刘少华. 视频对象分类特征评价与选择方法[J]. 小型微型计算机系统, 2009, 30(10)
作者姓名:马力  张茂军  胡小佳  刘少华
作者单位:1. 国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073;海军舟山保障基地司令部,浙江,舟山,316000
2. 国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073
基金项目:国家自然科学基金项目,教育部"新世纪优秀人才支持计划"项目资助 
摘    要:
视频对象自动分类是智能视频监控的重要技术基础之一.为了提高分类精度,必须选择合适的对象特征.目前常用的视频对象分类方法都缺乏对于分类特征重要性的评价机制.提出一种视频对象分类特征评价与选择方法,该方法基于Adaboost算法的思想,通过对特征贡献进行定量评价实现特征选择.实验将视频对象区分为"单个行人"、"人群"、"车辆"和"骑车的人"四种类别,证明了该方法的合理性和有效性.

关 键 词:视频对象分类  分类特征  特征选择

Feature Evaluation and Selection for Video Object Classification
Abstract:
Keywords:Adaboost
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