【摘 要】
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为解决监控视频检索中公安视频侦查关注目标的识别问题,提出一种基于遗传算法优化LVQ神经网络的关键帧内容识别方法。首先通过运动目标检测及二值图像的聚散熵,对监控视频进
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,陕西省人民警察培训学校
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20116102110027);国家自然科学基金资助项目(61075014)
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为解决监控视频检索中公安视频侦查关注目标的识别问题,提出一种基于遗传算法优化LVQ神经网络的关键帧内容识别方法。首先通过运动目标检测及二值图像的聚散熵,对监控视频进行子镜头划分,从而提取视频关键帧。其次归一化关键帧中的待识别目标,提取待识别目标的形状统计特征。再次构造LVQ网络并利用遗传算法对网络的初始权值进行优化,训练网络实现关键帧内容识别。最后列举出该方法的实验结果及性能分析。该方法在关键帧内容识别的准确性和鲁棒性上都有良好表现。
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