基于多特征融合的运动物体识别方法研究

被引：4

作者：

纪筱鹏 ^{[1
]}

魏志强 ^{[1
]}

冯业伟 ^{[1
]}

王鹏 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国海洋大学计算机科学系

[2] 中国电信集团公司青岛电信分公司

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2009年 / 41卷 / 03期

关键词：

多特征融合; 支持向量机; 模糊积分; 矩特征; 目标分类与识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了实现运动目标的实时检测,本文基于多特征融合,提出了一种运动物体分级识别方法.首先通过对运动目标的分割,分析得到各个物体的形状矩特征、面积大小及运动速度.对上述特征,采用支持向量机方法对其矩特征进行快速的一级分类,然后对一级分类结果及各物体的面积、速度等信源根据其对分类的重要程度,采用模糊积分技术进行多特征融合分类.实验表明,本方法具有较强的学习能力及较高的识别精度,可有效地应用于道路监控等系统.

引用

页码：169 / 171+235 +235

页数：4

共 4 条

[1] 一种自适应模糊密度赋值的决策层融合目标识别算法 [J].

付耀文 ;

黎湘 ;

庄钊文 .

电子学报, 2004, (09) :1433-1435

[2] 基于速度场的背景估计方法及在交通视频图像处理中的应用 [J].

庄晓东 ;

孟庆春 ;

王汉萍 ;

殷波 .

计算机应用与软件, 2003, (03) :38-40

[3] 基于并行隔帧差分光流场与灰度分析综合算法的运动目标检测 [J].

屈有山 ;

田维坚 ;

李英才 .

光子学报, 2003, (02) :182-186

[4]

Moving target classification and tracking from real-time video .2 Alan J Lipton,H Fujiyoshi,Raju S Patil. IEEE Transactionson Workshop Application of Computer Vision . 1998

← 1 →