基于改进遗传算法和SVM的森林火灾视频目标鉴别

• 作 者: 楼雄伟 黄德才 方陆明 徐爱俊
• 机 构: 浙江工业大学信息学院,浙江工业大学计算机科学与技术学院软件学院,浙江农林大学信息工程学院
• 出 处: 计算机科学
• 发表日期: 2014年08期
• 关键词: 特征选择 遗传算法 支持向量机 分类 森林火灾 Feature selection Genetic algorithm Support vector mac
• 基金项目: 本文受浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室（2011E10003）,国家自然科学基金（30972361）,浙江省科技厅重大项目（2011C12047）资助.

计算机视觉是目前计算机技术研究的热门课题之一,目标对象特征的选择和提取是计算机视觉的核心问题。在分析和研究火焰图像中火焰预判方法的基础上,提出了从纹理、动态、几何3个方面筛取火焰图像的组合特征,并且重点介绍了动态特征的提取方法。在火焰识别的特征选择方面做了较深入的研究,综合利用了火焰的内容特征,基于遗传算法提出了新的适应度函数,使得特征选择更加科学,而基于结构风险最小化理论的SVM在识别过程中可充分发挥优势,因此在实验中取得了理想的效果。