电子技术应用
電子技術應用
전자기술응용
APPLICATION OF ELECTRONIC TECHNIQUE
2015年
5期
159-162,166
,共5页
动态纹理模型%压缩感知%马氏距离%视频信号分类
動態紋理模型%壓縮感知%馬氏距離%視頻信號分類
동태문리모형%압축감지%마씨거리%시빈신호분류
dynamic texture model%compressed sensing%Martin distance%video signal classification
针对视频数据的动态纹理特性,提出结合视频压缩感知技术,首先通过压缩采样技术对视频数据进行采样,得到少量的采样数据;然后建立线性动态系统模型,通过少量的压缩采样数据直接估计出模型参数;最后通过计算模型间的马氏距离实现动态纹理视频数据的分类.实验结果表明,提出的压缩感知参数估计方法在20％的低采样率情况下,对交通视频数据的分类正确率达到87％以上.
針對視頻數據的動態紋理特性,提齣結閤視頻壓縮感知技術,首先通過壓縮採樣技術對視頻數據進行採樣,得到少量的採樣數據;然後建立線性動態繫統模型,通過少量的壓縮採樣數據直接估計齣模型參數;最後通過計算模型間的馬氏距離實現動態紋理視頻數據的分類.實驗結果錶明,提齣的壓縮感知參數估計方法在20％的低採樣率情況下,對交通視頻數據的分類正確率達到87％以上.
침대시빈수거적동태문리특성,제출결합시빈압축감지기술,수선통과압축채양기술대시빈수거진행채양,득도소량적채양수거;연후건립선성동태계통모형,통과소량적압축채양수거직접고계출모형삼수;최후통과계산모형간적마씨거리실현동태문리시빈수거적분류.실험결과표명,제출적압축감지삼수고계방법재20％적저채양솔정황하,대교통시빈수거적분류정학솔체도87％이상.
