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摘要
本发明公开了一种基于粘性流体粒子运动模型的视频序列分类方法,主要解决现有技术无法利用运动特征对极光序列进行分类的问题。其实现步骤为：1)对输入的极光序列进行预处理；2)运用粘性流体力学模型计算预处理后的极光粒子的运动场；3)提取极光粒子运动场的局部二值模式特征,作为极光序列的动态特征P1；4)提取极光序列每帧极光图像像素值的局部二值模式特征,作为极光序列的静态特征P2；5)将P1与P2相结合,得到能够表征不同形态极光序列的特征P＝(P1,P2),将这些不同形态极光序列的特征P输入到支持向量机分类器中完成分类。本发明能实现对极光序列的自动分类,且分类准确率高、速度快,可用于场景分类与目标识别。
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