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基于流形学习和混合模型的视频摘要方法
被引量:
1
1
作者
翟素兰
罗斌
张春燕
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2008年第4期735-740,共6页
视频摘要是进行视频浏览、视频检索、视频索引等视频应用的前提,而且视频摘要类似于文本的摘要,也是对视频内容的一个简短概括。为了自动获得既包含视频的主要信息,而冗余信息又少的视频摘要,提出了一种基于流形学习和有限混合模型的自...
视频摘要是进行视频浏览、视频检索、视频索引等视频应用的前提,而且视频摘要类似于文本的摘要,也是对视频内容的一个简短概括。为了自动获得既包含视频的主要信息,而冗余信息又少的视频摘要,提出了一种基于流形学习和有限混合模型的自动视频摘要方法。该方法通过对视频序列进行流形建模,首先得到视频场景的初次分割;然后对包含内容较多的场景,使用等距降维方法计算视频帧的特征向量;最后将视频帧的特征向量输入到混合模型进行聚类分析,得到更细粒度的摘要结果。为了实现视频摘要的自动处理,所采用的混合模型需要具有模型选择功能。混合模型的聚类结果和流形建模的结果共同构成了视频摘要。视频分割片段的实验结果表明,在不需人为干预的情况下,所提供的视频摘要不仅包含视频主要内容,而且冗余信息少。
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关键词
视频摘要
流形学习
等
度
降
维
模型选择
混合模型
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职称材料
基于t-SNE降维的数据可视化分析研究
被引量:
5
2
作者
郭艳萍
高云
吕丙东
《电子技术与软件工程》
2021年第21期166-170,共5页
本文分析了t-SNE降维方法的原理及算法过程,并以sklearn.datasets中内置的手写数字图片作为数据集,观测该64维数据集在2维映射空间中呈现良好的聚类结果,且降维结果显现出一定的规律性[1]。将t-SNE和PCA降维方法对该数据集的可视化结果...
本文分析了t-SNE降维方法的原理及算法过程,并以sklearn.datasets中内置的手写数字图片作为数据集,观测该64维数据集在2维映射空间中呈现良好的聚类结果,且降维结果显现出一定的规律性[1]。将t-SNE和PCA降维方法对该数据集的可视化结果进行了对比,表明t-SNE降维方法用于可视化分析时明显优于PCA降维方法,但在其他一些方面还有不足之处。
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关键词
可视化
t-SNE
KL散
度
降
维
算法
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职称材料
因素空间理论下多目标因果分析的降维算法
被引量:
2
3
作者
孙慧
曾繁慧
蒲凌杰
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期466-472,共7页
为降低利用多目标因果分析法进行因果规则提取的计算繁杂性,给出多目标因素条件下降维映射和钻入决定度降维的定义,对目标因素进行合取,根据选定目标因素的钻入决定度判断结果,进行目标因素的约简,得到了目标因素的降维算法;在目标因素...
为降低利用多目标因果分析法进行因果规则提取的计算繁杂性,给出多目标因素条件下降维映射和钻入决定度降维的定义,对目标因素进行合取,根据选定目标因素的钻入决定度判断结果,进行目标因素的约简,得到了目标因素的降维算法;在目标因素的降维算法的基础上,研究了目标因素之间的关联性,并给出了关联指标定义,结合多目标因果分析法,提出多目标因果分析降维算法.研究结果表明:多目标因果分析降维算法具有实用性和有效性.研究结论为多目标优化带来一些新空间.
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关键词
因素空间
目标
降
维
多目标因果分析法
降
维
映射
钻入决定
度
降
维
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职称材料
题名
基于流形学习和混合模型的视频摘要方法
被引量:
1
1
作者
翟素兰
罗斌
张春燕
机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2008年第4期735-740,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60772122)
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2007A045)
文摘
视频摘要是进行视频浏览、视频检索、视频索引等视频应用的前提,而且视频摘要类似于文本的摘要,也是对视频内容的一个简短概括。为了自动获得既包含视频的主要信息,而冗余信息又少的视频摘要,提出了一种基于流形学习和有限混合模型的自动视频摘要方法。该方法通过对视频序列进行流形建模,首先得到视频场景的初次分割;然后对包含内容较多的场景,使用等距降维方法计算视频帧的特征向量;最后将视频帧的特征向量输入到混合模型进行聚类分析,得到更细粒度的摘要结果。为了实现视频摘要的自动处理,所采用的混合模型需要具有模型选择功能。混合模型的聚类结果和流形建模的结果共同构成了视频摘要。视频分割片段的实验结果表明,在不需人为干预的情况下,所提供的视频摘要不仅包含视频主要内容,而且冗余信息少。
关键词
视频摘要
流形学习
等
度
降
维
模型选择
混合模型
Keywords
video abstraction, manifold learning, isomap, model selection, mixture model
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于t-SNE降维的数据可视化分析研究
被引量:
5
2
作者
郭艳萍
高云
吕丙东
机构
山西大同大学计算机与网络工程学院
出处
《电子技术与软件工程》
2021年第21期166-170,共5页
基金
山西省软科学研究计划(2019041023-5)。
文摘
本文分析了t-SNE降维方法的原理及算法过程,并以sklearn.datasets中内置的手写数字图片作为数据集,观测该64维数据集在2维映射空间中呈现良好的聚类结果,且降维结果显现出一定的规律性[1]。将t-SNE和PCA降维方法对该数据集的可视化结果进行了对比,表明t-SNE降维方法用于可视化分析时明显优于PCA降维方法,但在其他一些方面还有不足之处。
关键词
可视化
t-SNE
KL散
度
降
维
算法
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
因素空间理论下多目标因果分析的降维算法
被引量:
2
3
作者
孙慧
曾繁慧
蒲凌杰
机构
辽宁工程技术大学理学院
辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院
出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期466-472,共7页
基金
辽宁省教育厅科研项目(LJ2019JL019)
辽宁工程技术大学学科创新团队资助项目(LNTU20TD-35)
文摘
为降低利用多目标因果分析法进行因果规则提取的计算繁杂性,给出多目标因素条件下降维映射和钻入决定度降维的定义,对目标因素进行合取,根据选定目标因素的钻入决定度判断结果,进行目标因素的约简,得到了目标因素的降维算法;在目标因素的降维算法的基础上,研究了目标因素之间的关联性,并给出了关联指标定义,结合多目标因果分析法,提出多目标因果分析降维算法.研究结果表明:多目标因果分析降维算法具有实用性和有效性.研究结论为多目标优化带来一些新空间.
关键词
因素空间
目标
降
维
多目标因果分析法
降
维
映射
钻入决定
度
降
维
Keywords
factor space
target dimension reduction
causal analysis of multiple targets
dimension reduction mapping
drilling decision dimension reduction
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流形学习和混合模型的视频摘要方法
翟素兰
罗斌
张春燕
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2008
1
下载PDF
职称材料
2
基于t-SNE降维的数据可视化分析研究
郭艳萍
高云
吕丙东
《电子技术与软件工程》
2021
5
下载PDF
职称材料
3
因素空间理论下多目标因果分析的降维算法
孙慧
曾繁慧
蒲凌杰
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
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