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结合FCM聚类与SVM的火焰检测算法火焰检测混合高斯模型模糊C 均值聚类支持向量机 2016/8/19

针对传统视频型火焰检测算法误报率高、局限性强等问题，提出一种四步火焰检测算法。首先利用一种自适应混合高斯模型（GMM）检测视频序列中的运动目标；然后采用模糊C 均值（FCM）聚类算法分割疑似火焰区域与非火区域；再提取疑似火焰区域的面积变化、表面不均度等时空特征参数；最后将这些特征参数输入训练好的支持向量机（SVM）分类器以识别火焰区域。实验结果表明，算法不但在提高了检测率的同时降低了误检率，而且适...