离散余弦变换在火焰识别中的应用

• 作者: 周世友 张晓颜 韩斌
• 来源期刊: 核电子学与探测技术
• 学科: 工学
• 关键词: 离散余弦变换 轮廓特征 神经网络 目标识别
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 1319-1323
• 页数: 5页
• 分类号: TP919.8
• 字数: 3098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-0934.2009.06.018

摘要

通过离散余弦变换提取目标轮廓特征,并结合神经网络方法对火焰进行识别.首先对图像进行分割和轮廓提取,然后通过离散余弦描述子提取具有平移、旋转和尺度不变性的目标轮廓特征,再利用前向传播神经网络自动学习及识别这些特征向量.在保证判断准确率的情况下,算法中用离散余弦变换,与傅立叶变换相比大大降低了计算复杂度.实验表明该算法能够达到较高的识别率,并有效地减少了运算量,提高了识别效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓颜	江苏科技大学计算机科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
2	韩斌	江苏科技大学计算机科学与工程学院	54	609	12.0	24.0
3	周世友		5	3	1.0	1.0