基于遗传算法的交通视频事件多特征选择方法

• 作者: 孙佳瑶 毛启容 王敏超 詹永照
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 交通事件检测 特征融合 多特征选择 遗传算法
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了提高交通视频事件检测的准确性和检测速率，提出了一种基于遗传算法的交通视频多特征选择方法。该方法首先提取交通视频的多种特征，尽可能多地获取各种视频事件的信息，然后将这些特征进行融合，得到一个可以表征事件的高维冗余的特征向量，再采用遗传算法对多特征进行优化筛选，最后使用SVM分类器进行训练获得低维的最优特征子集并应用于交通事件检测。实验结果表明，该方法在降低提取特征的维数的同时，可有效提高交通视频事件检测的准确率和检测速率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛启容	江苏大学计算机科学与通信工程学院	35	260	9.0	14.0
2	詹永照	江苏大学计算机科学与通信工程学院	189	1744	21.0	31.0
3	王敏超	江苏大学计算机科学与通信工程学院	3	14	2.0	3.0
4	孙佳瑶	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	3	1.0	1.0