【摘 要】
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针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域。重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,
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针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域。重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,提高纹理特征对火焰的分类效果。使用单分类支持向量机(one-class support vector m
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