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摘要:
视频镜头自动聚类是基于内容索引与检索领域中的重要研究课题.以往相关工作,缺乏考虑描述镜头内容的特征与特征间存在关联性以及关联特征对镜头相似性度量和镜头聚类性能带来的影响.为提供更合理的镜头相似性度量,该文基于信息论联合聚类算法,将特征关联性挖掘和镜头聚类描述为彼此依附的同步优化过程.同时,为自动估计视频中镜头类别数,文中还提出基于贝叶斯信息准则的类别数估计算法.
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文献信息
篇名 信息论联合聚类算法及其在视频镜头聚类中的应用
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 视频索引与检索 视频镜头聚类 基于信息论联合聚类算法 贝叶斯信息准则
年,卷(期) 2005,(10) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 1692-1699
页数 8页 分类号 TP391
字数 8315字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2005.10.016
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研究主题发展历程
节点文献
视频索引与检索
视频镜头聚类
基于信息论联合聚类算法
贝叶斯信息准则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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