发明名称 | 一种基于支持向量机的视频对象识别方法及系统 | ||
摘要 | 本发明公开了一种基于支持向量机的视频对象识别方法及系统,通过构造训练样本,从训练样本中根据选择的分辨率,利用小波轮廓描述符、形状因子与不变矩相结合的方法来描述训练样本轮廓特征,根据轮廓特征训练得到支持向量机模型,同时也确定了支持向量机模型最优分类面的决策函数的参数,然后从待识别的视频对象中提取轮廓特征,训练后的支持向量机模型根据输入的视频对象的轮廓特征,通过最优分类面的决策函数运算,对获取的视频对象进行分类。本发明具有计算速度快、识别准确率高、运算性能可靠、多分类识别,而且随着识别对象的增多,其识别性能仍保持平稳,识别的速度可以满足实时监控的需要。 | ||
申请公布号 | CN101140623A | 申请公布日期 | 2008.03.12 |
申请号 | CN200710161564.3 | 申请日期 | 2007.09.29 |
申请人 | 华为技术有限公司 | 发明人 | 孔晓东;罗青山;曾贵华;赵光耀 |
分类号 | G06K9/62(2006.01) | 主分类号 | G06K9/62(2006.01) |
代理机构 | 北京德琦知识产权代理有限公司 | 代理人 | 宋志强;麻海明 |
主权项 | 1.一种基于支持向量机的视频对象识别方法,其特征在于,该方法包含:预先构造训练样本,提取训练样本轮廓特征,根据提取的训练样本轮廓特征训练得到支持向量机模型;根据接收的视频对象构造视频对象样本,提取视频对象轮廓特征,根据输入的视频对象轮廓特征,识别视频对象所属的类别。 | ||
地址 | 518129广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼 |