利用改进NFL算法对镜头进行基于内容的检索

• 作者: 张宏江 李子青 杨士强 祁卫 赵黎
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基于内容检索 最近特征线(NKL) 视频检索 视频分类 视频镜头
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 586-590
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3121字
• 语种: 中文

摘要

基于镜头的分类和检索对于视频库的管理和查询非常重要.将"最近特征线"法(nearest feature line,简称NFL)用于镜头的分类和检索.将镜头中的代表帧看做是某个特征空间中的点,通过这些点间的连线表征该镜头的总体特征信息,然后计算查询图像和特征线的距离,以决定镜头与查询图像的相似度.为了更适于视频数据,对原来的NFL方法进行了改进,基于镜头内部内容活动程度对特征线进行限制.实验结果表明,改进的NFL方法比传统的NFL方法以及常用的聚类方法,如最近邻法(nearest neighbor,简称NN)和最近中心法(nearest center,简称NC),在性能上有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨士强	清华大学计算机科学与技术系	56	708	15.0	24.0
2	张宏江		14	731	8.0	14.0
3	赵黎	清华大学计算机科学与技术系	13	309	8.0	13.0
4	祁卫		1	33	1.0	1.0
5	李子青		1	33	1.0	1.0