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题名基于PCA的关键帧相似度核聚类检索算法
被引量：5
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作者
张杰
齐官红
叶蓬
陈益
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机构
厦门大学艺术学院
厦门大学软件学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2017年第4期728-735,共8页
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基金
福建省软科学一般项目(2014R0091)
2016年虚拟现实技术与系统国家重点实验室立项<基于无单元Galerkin无网格方法的模拟织物破裂过程研究>
厦门大学立项课题项目(编号19361)
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文摘
针对基于内容的视频检索领域中,关键帧特征矩阵维度不同时的相似度计算问题,提出一种基于主成分分析的关键帧相似度核聚类检索算法。首先,针对任意具有不同数量关键帧的视频片段,提取特征向量并构造不同维度的特征矩阵。其次,基于PCA计算对特征矩阵进行SVD计算降维矩阵后,结合矩阵运算方法及核方法设计出一种视频关键帧相似度核聚类检索算法,并给出其加权改进形式。最后,通过测试视频标准库和人工视频片段的实验表明,该算法能更好地提视频高视频检索的效率。
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关键词
基于内容
视频检索
关键帧
特征矩阵
PCA
相似度核聚类
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Keywords
Content based
video retrieval
key frame
feature matrix
PCA
similarity kernel clustering
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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