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题名用无监督模糊聚类方法进行视频内容的分层表示
被引量：4
- 1
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作者
金红
史桂蓉
周源华
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机构
上海交通大学图象通信与信息处理研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第2期163-165,共3页
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文摘
为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须用简明的方式表示视频的内容。由于视频数据具有层次性结构,在镜头边界检测后,可以利用聚类方法按不同的相似性尺度选取代表帧和代表镜头,对视频内容进行抽象概括的表示。文中提出了一种基于无监督模糊聚类对视频内容进行分层表示的算法,它用无监督聚类方法选取镜头的代表帧,并用模糊聚类算法对代表帧进行层次化聚类以选取代表镜头和代表场景。实验结果表明这种方法可以较好地概括视频的内容,方便用户检索和浏览。
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关键词
视频内容表示
非监督式聚类
模糊聚类
代表帧
代表镜头
相似尺度
视频数据库
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Keywords
Video content Representation,Unsupervised Clustering,Fuzzy Clustering,Representative Frame ,Representative Shot,Similarity Metrics
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分类号
TP392
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用非监督式聚类进行视频镜头分割
被引量：4
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作者
金红
周源华
梅承力
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机构
上海交通大学图像通信与信息处理研究所
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
2000年第5期42-46,51,共6页
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文摘
镜头边界检测是基于内容的视频检索首先要解决的问题。研究人员通常将镜头转换分为突变和渐变 ,并根据各种转换的特点采用不同的检测算法。在研究中发现 ,视频镜头的抽象程度与对其进行边界划分的精度相关。为此 ,提出采用非监督式聚类算法 ,按照给定的相似尺度对视频数据进行自组织和动态分析 ,完成层次化的镜头分割。该算法侧重于揭示视频的层次结构 ,能实现不同精度的视频抽象要求。
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关键词
视频检索
镜头边界检测
非监督式聚类
图像处理
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Keywords
Video retrieval
\ Shot boundary detection
\ Unsupervised clustering
\ Similarity metrics
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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