【摘 要】
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传统的基于物理信号的火焰识别方法易被外部环境干扰,且现有火焰图像特征提取方法对于火焰和场景的区分度较低,从而导致火焰种类或场景改变时识别精度降低。针对这一问题,提
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术中心,首安工业消防有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1204609);河南省高校科技创新人才支持计划项目(15HASTIT022);河南省高校青年骨干教师资助计划项目(2014GGJS-046);河南省高等学校重点科研项目计划项目(15A520078);河南师范大学优秀青年科学基金资助项目(14YQ007)~~
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传统的基于物理信号的火焰识别方法易被外部环境干扰,且现有火焰图像特征提取方法对于火焰和场景的区分度较低,从而导致火焰种类或场景改变时识别精度降低。针对这一问题,提出一种基于局部特征过滤和极限学习机的快速火焰识别方法,将颜色空间信息引入尺度不变特征变换（SIFT）算法。首先,将视频文件转化成帧图像,利用SIFT算法对所有图像提取特征描述符;其次,通过火焰在颜色空间上的信息特性进一步过滤局部噪声特征点,并借助关键点词袋（BOK）方法,将特征描述符转换成对应的特征向量;最后放入极限学习机进行训练,从而快速得到火
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