基于GMM与三维LBP纹理的视频火焰检测

• 作者: 严云洋 刘以安 张慧珍 高尚兵
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 火焰检测 GMM 动态特征 三维LBP 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.430

摘要

针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域.重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,提高纹理特征对火焰的分类效果.使用单分类支持向量机(one-class support vector machine,One-class SVM)分类方法,判定候选区域是否为火焰.

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	严云洋	淮阴工学院计算机与软件工程学院	80	560	13.0	19.0
4	高尚兵	淮阴工学院计算机与软件工程学院	55	294	9.0	15.0
5	张慧珍	淮阴工学院计算机与软件工程学院	4	7	1.0	2.0