文件名称:HOG

  • 所属分类:
  • 图形图像处理(光照,映射..)
  • 资源属性:
  • [PDF]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 266kb
  • 下载次数:
  • 0次
  • 提 供 者:
  • 高*
  • 相关连接:
  • 下载说明:
  • 别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用

为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类, 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法.利用背景减法提取运动目标前景区域, 并识别出潜在候选运动目标.利

用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征, 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征. 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机, 实现多类目标的准确分类. 通过在不同视频序列上的实验验证, 提出的算法对运动目标进行较好地分类, 而且在运算速度方面较传统目标分类方法有了明显的提高. 实验结果证明了算法对运动目标分类具有较好的准确性 可靠性和鲁棒性.-For the purpose of semantically classifying moving objects accurately in a surveillance scene,a moving objects classification method based on the clustered kernel principal component analysis ( CKPCA) of the histogram

of oriented gradients ( HOG) and support vector machine ( SVM) was proposed. Firstly,the moving areas in the

foreground were extracted by means of the background subtraction method,and some of them were identified as potential candidates of moving objects. Secondly,the characteristics of the moving objects were obtained by the CKPCA- HOG descr iptor,which could describe the moving objects' effective features at a lower data dimension. Finally,the data characteristics were fed into a binary SVM decision tree,and the final multi- class classification results were obtained accurately. After verifying different video sequences,the algorithm was able to classify moving targets very well. Compared with traditional classification methods,the proposed method makes obvious improv
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

基于CKPCA_HOG和支持向量机的运动目标分类算法.pdf

相关说明

  • 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
  • 本站是交换下载平台,提供交流渠道,下载内容来自于网络,除下载问题外,其它问题请自行百度更多...
  • 请直接用浏览器下载本站内容,不要使用迅雷之类的下载软件,用WinRAR最新版进行解压.
  • 如果您发现内容无法下载,请稍后再次尝试;或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
  • 下载后发现下载的内容跟说明不相乎,请到消费记录里找到下载记录反馈给我们,经确认后退回积分.
  • 如下载前有疑问,可以通过点击"提供者"的名字,查看对方的联系方式,联系对方咨询.

相关评论

暂无评论内容.

发表评论

*主  题:
*内  容:
*验 证 码:

源码中国 www.ymcn.org