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支持向量机在数据量较大时求解时间很长。针对该问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的视频火灾烟雾识别算法。对烟雾的可疑区域进行二次分割,选取颜色特征、相关系数和面积变化率作为特征输入向量,由此降低输入向量维数,缩短训练时间。实验结果表明,该算法具有较快的分类速度和较高的识别准确率。
基于最小二乘支持向量机的火灾烟雾识别算法
【摘 要】
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支持向量机在数据量较大时求解时间很长。针对该问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的视频火灾烟雾识别算法。对烟雾的可疑区域进行二次分割,选取颜色特征、相关系数和面积变化率作为特征输入向量,由此降低输入向量维数,缩短训练时间。实验结果表明,该算法具有较快的分类速度和较高的识别准确率。
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年02期
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