视频对象分类特征评价与选择方法

摘要：

视频对象自动分类是智能视频监控的重要技术基础之一.为了提高分类精度,必须选择合适的对象特征.目前常用的视频对象分类方法都缺乏对于分类特征重要性的评价机制.提出一种视频对象分类特征评价与选择方法,该方法基于Adaboost算法的思想,通过对特征贡献进行定量评价实现特征选择.实验将视频对象区分为"单个行人"、"人群"、"车辆"和"骑车的人"四种类别,证明了该方法的合理性和有效性.

关键词：视频对象分类、分类特征、特征选择、Adaboost

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60705013,60773023;教育部"新世纪优秀人才支持计划"项目资助

在线出版日期：2009-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2062-2068