CASIA OpenIR  > 智能感知与计算研究中心
一种基于在线学习的运动目标分类方法
谭铁牛; 黄凯奇; 张兆翔
2007-09-13
公开日期2009-03-18
授权国家CN
专利类型发明
摘要本发明基于在线学习的运动目标自动分类方法,对图像序列背景建 模和运动目标检测,检测场景变化、覆盖视角、分割场景,提取并聚类 特征向量,对区域类别标注;子区域的运动目标个数到某个阈值,根据 经过该子区域的所有运动目标区域的特征向量,初始化高斯分布和先验 概率,完成分类器初始化;对该子区域的运动目标分类,在线迭代优化 分类器参数;将运动目标跟踪过程中的分类结果融合,输出在线学习的 运动目标分类结果。用于监控场景中异常检测,对不同类别目标建立规 则,提高监控系统安全性能。用于监控场景物体识别,降低识别算法复 杂度,提高识别率。用于监控场景语义化理解,识别运动目标的类别, 帮助理解场景中发生的行为事件。
专利号CN200710121728.X
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8275
专题智能感知与计算研究中心
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
谭铁牛,黄凯奇,张兆翔. 一种基于在线学习的运动目标分类方法. CN200710121728.X[P]. 2007-09-13.
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