基于最小二乘支持向量机的火灾烟雾识别算法

被引：31

作者：

贾洁

王慧琴

胡燕

马宗方

机构：

[1] 西安建筑科技大学信息与控制工程学院

来源：

关键词：

最小二乘支持向量机; 特征提取; 火灾识别; 图像型火灾烟雾; 烟雾探测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.41 [];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

支持向量机在数据量较大时求解时间很长。针对该问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的视频火灾烟雾识别算法。对烟雾的可疑区域进行二次分割,选取颜色特征、相关系数和面积变化率作为特征输入向量,由此降低输入向量维数,缩短训练时间。实验结果表明,该算法具有较快的分类速度和较高的识别准确率。

引用

页码：272 / 275

页数：4

共 4 条

[1]

樊强 .

西北农林科技大学,

2007

[2]

杨娜娟 ;

王慧琴 ;

马宗方 .

[3]

杨斌 ;

马瑞升 ;

何立 ;

杨磊 ;

孙涵 ;

刘志平 .

[4]

支持向量机导论.[M].(英)NelloCristianini;(英)JohnShawe-Taylor著;李国正等译;.电子工业出版社.2004,