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摘要:
为提高烟雾识别的检测率和降低误报率,首先提出了基于置信水平的局部三值模式(CLLTP),进而提出了基于CLLTP的组合特征模型(M_CLLTP).CLLTP是依据差分图像的像素值呈正态分布而提出的一种改进的局部三值模式.M_CLLTP模型提取了原图的CLLTP特征、Gabor特征图的加权的CLLTP特征和边缘特征图的CLLTP特征,并融合它们生成M_CLLTP特征.对比实验显示,M_CLLTP方法在三个烟雾数据集上都获得了较高的检测率和F1分数、较低的误报率,在两个纹理数据库上获得了最高的平均召回率.实验结果表明,所提方法对烟雾和纹理具有很好的辨识能力,非常适用于烟雾识别.
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文献信息
篇名 改进局部三值模式的烟雾识别和纹理分类
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 烟雾识别 局部三值模式 置信水平 Gabor变换 边缘特征 纹理分类
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 1221-1231
页数 11页 分类号 TP391.4
字数 9546字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1907036
五维指标
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研究主题发展历程
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烟雾识别
局部三值模式
置信水平
Gabor变换
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纹理分类
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