基于张量动态纹理模型的极光视频分类方法

摘要

本发明公开了一种基于张量动态纹理模型的极光视频分类方法，主要解决现有技术无法直接对极光视频进行分类，只能进行单帧操作，分类准确率和分类效率较低的问题。其实现步骤是：(1)获取训练极光视频和测试极光视频；(2)提取训练极光视频和测试极光视频的混合观测矩阵；(3)对训练极光视频和测试极光视频的混合观测矩阵进行优化；(4)用训练极光视频的最优混合观测矩阵训练支持向量机，得到SVM分类器；(5)用SVM分类器对测试极光视频进行分类。本发明能实现对现有四类极光视频的计算机自动分类，且具有分类准确率高的优点，可用于极光视频的特征提取和计算机图像识别。