一种基于支持向量机的视频对象识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于支持向量机的视频对象识别方法及系统，通过构造训练样本，从训练样本中根据选择的分辨率，利用小波轮廓描述符、形状因子与不变矩相结合的方法来描述训练样本轮廓特征，根据轮廓特征训练得到支持向量机模型，同时也确定了支持向量机模型最优分类面的决策函数的参数，然后从待识别的视频对象中提取轮廓特征，训练后的支持向量机模型根据输入的视频对象的轮廓特征，通过最优分类面的决策函数运算，对获取的视频对象进行分类。本发明专利技术具有计算速度快、识别准确率高、运算性能可靠、多分类识别，而且随着识别对象的增多，其识别性能仍保持平稳，识别的速度可以满足实时监控的需要。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于支持向量机的视频对象识别方法，其特征在于，该方法包含：预先构造训练样本，提取训练样本轮廓特征，根据提取的训练样本轮廓特征训练得到支持向量机模型；根据接收的视频对象构造视频对象样本，提取视频对象轮廓特征，根据输入的视频 对象轮廓特征，识别视频对象所属的类别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孔晓东，罗青山，曾贵华，赵光耀，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]