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支持向量机在视频运动目标分析中的应用
引用本文:邢吉生,杨礼,尚祖飞,浦铁成,牛国成,于哲舟.支持向量机在视频运动目标分析中的应用[J].吉林大学学报(理学版),2013,51(1):107-110.
作者姓名:邢吉生  杨礼  尚祖飞  浦铁成  牛国成  于哲舟
作者单位:1. 北华大学 电气信息工程学院, 吉林 吉林 132021;2. 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所光学系统先进制造技术重点实验室, 长春 130033,3. 黑龙江大学 电子工程学院, 哈尔滨 150080,4. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
基金项目:吉林省自然科学基金(批准号:2011150222);吉林省科技发展计划项目(批准号:20096035);吉林省发改委项目(批准号:2011006-8);吉林省教育厅“十二五”规划研究项目(批准号:[2011]第116号);教育部博士学科点专项科研基金(批准号:20120061110045)
摘    要:提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.

关 键 词:支持向量机  视频运动目标  特征提取  分类器  
收稿时间:2011-12-16

Application of Support Vector Machine in Video Moving Target Analysis
XING Ji-sheng,YANG Li,SHANG Zu-fei,PU Tie-cheng,NIU Guo-cheng,YU Zhe-zhou.Application of Support Vector Machine in Video Moving Target Analysis[J].Journal of Jilin University: Sci Ed,2013,51(1):107-110.
Authors:XING Ji-sheng  YANG Li  SHANG Zu-fei  PU Tie-cheng  NIU Guo-cheng  YU Zhe-zhou
Institution:1. College of Electrical &|Information Engineering, Beihua University, Jilin 132021, Jilin Province, China;2. Key Laboratory of Optical System Adva
nced Manufacturing Technology, Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130033, China|3. College of Electronic Engineering, Heilongjiang University, Harbin 150080, China;4. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract:Support vector machine was introduced into the analysis of moving objects, simple and effective combination of extracted target features was performed for the classification of moving objects. We used Gaussian mixture background model to detect moving objects, from which shape features and movement features were extracted. Support vector machine was adopted to obtain the optimal decision function via training marked sample data. The experiment shows that the analysis of moving targets via support vector machine and moving object feature combination is effective.
Keywords:support vector machine  moving object detection  feature extraction  classifier  
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