使用多尺度LBP特征和SVM的火焰识别算法

• 作者: 严云洋 刘以安 唐岩岩 张天翼
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺度 统一LBP 旋转不变LBP 旋转不变统一LBP SVM
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 47-52,58
• 分类号: TP394.41
• 语种: 中文

摘要

目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能，基于火焰特定的纹理结构，使用多尺度纹理特征，以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域；然后针对这些区域，采用局部二值模式（10calbinarypatterns，LBP）方法提取多尺度纹理特征；最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机（supportvectormachine，SVM）中进行识别。实验结果表明，该方法计算简单，火焰的检测率较高，误警率较低。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘以安	江南大学物联网工程学院	114	862	15.0	23.0
2	唐岩岩	江南大学物联网工程学院	3	56	3.0	3.0
3	严云洋		1	24	1.0	1.0
4	张天翼	华中科技大学计算机科学与技术学院	1	24	1.0	1.0