基于火焰图像动态特征的火灾识别算法

提出了一种基于火焰图像动态特征的火灾识别算法.首先在HSI空间对捕捉的图像进行彩色分割,通过相邻两帧图像判断视频中是否存在可疑火焰.当有可疑火焰存在时,再连续捕捉多帧图像,进行火焰中心定位并提取火焰动态特征,最后判断是否发生火灾.实验结果表明,该算法具有比较好的鲁棒性,能够有效地提高火灾识别的准确率、降低误报漏报率.     

基于时空块协方差融合特征的火焰识别方法

提出基于视频图像的[YCrCb]和[CMYK]空间下的颜色和纹理等时空融合特征的火灾区域探测方法,将划分为时空域方块中的帧间颜色、空间纹理分布和运动属性组合成协方差描述子融合特征,通过分析矩阵中每两特征方差对应的正、负样本关联值的分布而确定特征的选择,首次提出了通过对协方差矩阵黎曼距离的变化分析来调整特征选择和组合方式。协方差特征的度量分别采用黎曼流形接地距离、对数欧式距离和用支持向量机训练的分类器进行对比实验。实验结果证明基于协方差矩阵融合特征的火灾探测系统表现出较高的识别精度和运行效率。     

一种融合颜色和运动特征的镜头探测方法

Video Partitioning serves as the preliminary step to structure the content of videos and is the basis of Content-based Video Retrieval. This paper presents a shot detection scheme combining color and motion features of videos. It first extracts the color and motion information from the compressed domain videos, then detects cut transitions and gradual transitions separately incorporating color features with motion ones. The experiment demonstrats real time performance with high accuracy.     

基于邻域粗糙集和Relief的弱标记特征选择方法

在多标记学习与分类中,现有邻域粗糙集特征选择算法若将样本的分类间隔作为邻域半径,则会出现分类间隔过大导致分类无意义、样本距离过大容易造成异类样本和同类样本失效,以及无法处理弱标记数据等情况.为解决这些问题,提出一种基于多标记邻域粗糙集和多标记Relief的弱标记特征选择方法.首先,引入异类样本数和同类样本数来改进分类间...     

中文文本分类中特征选择方法的比较

在自动文本分类系统中,特征选择是有效的降维数方法.通过实验对中文文本分类中的特征选择方法逐一进行测试研究,力图确定较优的中文文本分类特征选择方法.根据实验得出:在所测试的所有特征选择方法中,统计方法的分类性能最好,其次为信息增益(IG),交叉熵(CE)和文本证据权(WE)也取得了较好的效果,互信息(MI)较差.     

基于均值-方差模型的Relief特征选择优化算法

Relief是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但存在特征权值随样本波动的问题,导致识别准确率的下降。提出了一种基于均值-方差模型的特征权值优化算法,采用样本区分能力的平均贡献值的期望和组合贡献值的波动作为特征评估的依据,使得特征选择的结果更加稳定与准确。基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行特征选择与分类学习实验,结果表明,该算法得到的特征子集比Relief具有更好的目标区分能力。     

一种基于标签相关度的Relief特征选择算法

特征选择在机器学习和数据挖掘中起到了至关重要的作用.Relief作为一种高效的过滤式特征选择算法,能处理多种类型的数据,且对噪声的容忍力较强,因此被广泛应用.然而,经典的Relief算法对离散特征的评价较为简单,在实际进行特征选择时并未充分挖掘特征与类标签之间的潜在关系,具有很大的改进空间.针对经典的Relief算法对...     

基于特征矢量化的肺结节特征选择算法*

针对肺结节良恶性分类模型中特征选择过程无法避免特征多样性不受破坏的问题,提出一种将肺结节特征矢量化处理的特征选择方法。首先,假设每个肺结节特征都是由数据、类型构成的一个矢量。然后,按照特征类型添加特征到相应的特征子集,并分别利用Relief算法评价特征、特征子集的分类重要性。最后,通过动态阈值的方式筛选得到优化后的特征子集。在150个肺结节样本的分类实验中,采用本文算法所取得的敏感性为94.7%、特异性为93.7%、虚警率为5.2%、受试者工作特性曲线下面积为97.3%。分析表明,本文算法几乎不破坏肺结节特征的多样性,能够显著提高肺结节良恶性分类的准确性。     

基于图像的火焰检测中无量纲动态特征研究

对火焰动态特征难以统一描述的问题,提出一种无量纲的检测方法。用“搜寻”的方法分割出火焰的可疑区域,分析火焰初期的特性,提取出三个无量纲特征因子并在贝叶斯分类器中训练,最后实现对火灾火焰的检测。其中“火焰动态常数”因子具有“稳定”的特性,其统计取值区间为［-0.003,0.003］,突破了传统研究的时空局限性,不受火焰发展阶段、空间探测尺度以及监控设备种类的影响。对于实验中的不同远近的200帧序列的火焰检测,无量纲特征识别同一般特征识别结果相比较,正确识别率均超过90%。实验结果表明,无量纲动态特征因子能更好地描述火焰的特征,提高火焰识别的效率,增强火检系统的鲁棒性和可靠性。     

基于超像素分割与闪频特征判别的视频火焰检测

视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分割并结合闪频特征进行判断识别的方法。首先在Lab颜色空间上利用超像素分割方法将待检测图像分割出近似均匀的若干个小区域,并以其形心点代表一个超像素,结合RGB颜色空间与Lab颜色空间中的静态特征,根据提出的一定规则提取出火焰候选区域,最终利用此区域内提取的闪频特征判别其是否为火焰。实验证明,该算法在样本较少的情况下检测率较高。     

基于视频图像的火焰多特征检测

根据火灾发生时火焰的颜色、面积变化和火焰的纹理特征,提出一种基于视频图像的火焰多特征检测方法.着重介绍了对采集到的视频图像中的火焰进行颜色、面积变化的分析,并通过BP神经网络进行火焰纹理相似性的识别,以便得到更准确的火焰识别效果.     

基于色彩和闪频特征的视频火焰检测

基于视频图像的火焰检测是火灾预防的一个重要研究方向。为了提高火焰的检测率,利用RGB和HSI色彩空间中的颜色信息,建立了一种新的火焰色彩模型,应用该模型提取疑似火焰区域。提出了一种基于累积差分RGB三通道的火焰闪频特征抽取方法,并用逻辑回归（logistic regression,LR）对火焰的闪频特征进行分析,得到了优化的权重和偏斜率,建立了火焰闪频特征值的概率模型。最后将概率模型应用于火焰检测。实验结果表明,该算法对火焰区域检测效果好,适用范围广,且能检测出较小的火焰区域。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于视频的火焰检测算法综述

近年来,随着计算机视觉技术和数字图像处理技术的不断发展,基于视频分析的火焰检测技术获得越来越多的关注。鉴于基于视频的火焰检测对消防安全、人民生命和国家财产安全等具有重要的实际研究意义,以及其理论基础和影响因素的多样性,本文对目前已有的基于视频的火焰检测算法所涉及的关键技术进行了综述。首先介绍了目前基于视频的火焰检测技术的处理流程,即预处理、特征提取、分类识别;其次着重分析火焰的特征,包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征,同时列举了典型的火焰特征提取算法;然后重点总结多特征融合策略和用于火焰识别的常用分类器以及深度学习识别方法;最后对基于视频的火焰检测技术的研究难点和未来发展进行了较为详细的分析探讨。     

基于运动特征的颜色粒子滤波器

传统颜色粒子滤波器不能对跟踪状态进行自我判断,粒子容易失效,导致目标跟偏甚至跟丢。针对该问题,设计一种基于运动特征的颜色粒子滤波器。在分析目标运动特征的基础上,改进系统运动模型,建立自适应背景颜色尺度;在跟踪过程中通过最优估计速度和加速度来判断粒子滤波器的跟踪状态,建立相应的捕获机制以跟踪目标。实验结果证明,改进的颜色粒子滤波器能对与背景相似的运动目标进行有效准确的跟踪。     

基于肤色特征的人脸检测算法的研究

通过对比面部识别技术的各种算法,本文重点研究了基于肤色特征的人脸检测算法。首先通过两种方法实现人脸的区域分割：基于相似度的方法和基于皮肤区域、头发区域的方法。前者通过相似度计算、二值化之后标记出人脸区域,后者利用颜色来检测人脸区域。人脸区域检测完毕之后再对其进行人脸特征的标注,最终实现面部检测。     

基于角点特征检测的视频图像质量评价方法

为对视频会议系统中图像的降质程度进行有效评估,提出一种基于角点特征检测的视频图像质量评价方法。模拟测试图像在真实环境下的降质情况,生成仿真图像。计算两者的二值边缘轮廓曲率,获得不同检测参数下的角点检测数,寻找用于真实环境的最佳测试图像和角点检测参数。根据角点检测数将图像质量分成若干个等级,并依此判别图像质量的好坏。Matlab 仿真实验结果表明,该方法得到的结果与主观评价结果一致,能正确评价图像质量。