【摘 要】
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极光事件的形态与行星际磁场及太阳风等空间物理过程密切相关,通过研究极光形态可以得到大量地球磁层和太阳风活动的信息.随着海量极光的产生,如何借助计算机对极光图像序列
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,遥感科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41031064;61572384);教育部留学回国人员科研启动基金;2010年海洋公益性行业科研专项经费(201005017);中央高校基本科研业务费专项资金(K5051302008;K5051202048);遥感科学国家重点实验室开放基金(OFSLRSS201415);中国博士后科学基金(2014M560752);陕西省博士后科研项目
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极光事件的形态与行星际磁场及太阳风等空间物理过程密切相关,通过研究极光形态可以得到大量地球磁层和太阳风活动的信息.随着海量极光的产生,如何借助计算机对极光图像序列进行自动分类成为热点.目前极光分类研究大多是基于单幅图像的特征分析,极光视频的建模和分析仍然有待深入研究.因此提出一种基于极光视频动态纹理建模的极光视频事件识别方法.首先对四类极光视频进性普适性动态纹理建模,然后利用矩阵SVD分解对动态纹理模型求解,最后用模型参数间的马丁距离衡量极光序间的差异性,采用最小距离分类器和SVM分类器实现四类典型形态的
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