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Boosting在火灾识别中的应用研究
被引量：
3
1
作者
杨国田
吴章宪
杨鹏远
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期200-204,共5页
提出一种通过计算机图像识别火灾的新方法。首先根据亮度定位可疑火灾区域,对该区域中像素点提取亮度变化率及火焰面积变化率等特征,并提出一种新的谱值特征,以消除规则闪动的光源带来的干扰。之后,采用Gentle Boosting算法设计分类器,...
提出一种通过计算机图像识别火灾的新方法。首先根据亮度定位可疑火灾区域,对该区域中像素点提取亮度变化率及火焰面积变化率等特征,并提出一种新的谱值特征,以消除规则闪动的光源带来的干扰。之后,采用Gentle Boosting算法设计分类器,在训练的同时进行最优特征选择,实现了对特征空间的降维及分类。最后,实验给出了在多种环境下的识别结果及对细小火苗的定位结果,表明了方法在识别精度与计算时间上的优势。
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关键词
火灾识别
谱值特征
最优
特征
选择
GENTLE
BOOSTING
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职称材料
题名
Boosting在火灾识别中的应用研究
被引量：
3
1
作者
杨国田
吴章宪
杨鹏远
机构
华北电力大学自动化系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期200-204,共5页
文摘
提出一种通过计算机图像识别火灾的新方法。首先根据亮度定位可疑火灾区域,对该区域中像素点提取亮度变化率及火焰面积变化率等特征,并提出一种新的谱值特征,以消除规则闪动的光源带来的干扰。之后,采用Gentle Boosting算法设计分类器,在训练的同时进行最优特征选择,实现了对特征空间的降维及分类。最后,实验给出了在多种环境下的识别结果及对细小火苗的定位结果,表明了方法在识别精度与计算时间上的优势。
关键词
火灾识别
谱值特征
最优
特征
选择
GENTLE
BOOSTING
Keywords
fire recognition
spectrum feature
optimal feature selection
Gentle Boosting
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Boosting在火灾识别中的应用研究
杨国田
吴章宪
杨鹏远
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
3
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