【摘 要】
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香烟烟雾对环境条件敏感以及多特征间存在冗余,都导致无法在视频监控中准确进行烟雾识别,因此提出一种高维互信息与Simba特征加权相结合的算法(MI-Simba).首先采用视频特征提
【机 构】
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燕山大学科学技术研究院测试计量技术及仪器重点实验室
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(No.F2011203117)资助
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香烟烟雾对环境条件敏感以及多特征间存在冗余,都导致无法在视频监控中准确进行烟雾识别,因此提出一种高维互信息与Simba特征加权相结合的算法(MI-Simba).首先采用视频特征提取方法获取烟雾统计度量特征、颜色布局特征和动态特征,构建初始特征向量;然后利用MI-Simba算法进行自动更新,构建该环境下最优特征组合;最后采用直推式支持向量机进行分类识别.针对室内和楼宇内场景,自建封闭空间吸烟视频数据集,采用5倍交叉策略进行比较验证,实验结果验证该算法在识别率和灵敏度两方面的有效性和优越性.
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