【摘 要】
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针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题，在运动对象检测的基础上，提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子，结合AdaBoost训练分类器
【机 构】
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国防科学技术大学信息系统与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271438,61175015)
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针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题，在运动对象检测的基础上，提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子，结合AdaBoost训练分类器，实现道路监控视频车辆序列图像中关键帧的提取。通过运动对象前景检测技术获得出现在监控区域的运动车辆最小外接矩形图像序列，选择满足监控分析需求（车牌清晰度高，能判断车型）的若干帧作为正样本，其他不满足监控分析需求的作为负样本，提取样本图像的面积特征和积分通道特征，利用AdaBoost方法训练得到一个分类器，使用AdaBoost分类器对测
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