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摘要:
运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试.基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法.首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式.实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性.
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文献信息
篇名 监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘
来源期刊 国防科技大学学报 学科 工学
关键词 视频挖掘 监控视频挖掘 轨迹数据挖掘
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 计算机工程·管理工程·应用物理
研究方向 页码范围 108-113
页数 6页 分类号 TP391
字数 4794字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2486.2006.06.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李国辉 国防科技大学信息系统与管理学院 105 2220 19.0 45.0
2 张军 国防科技大学信息系统与管理学院 100 950 16.0 26.0
3 代科学 国防科技大学信息系统与管理学院 13 601 8.0 13.0
4 来旭 国防科技大学信息系统与管理学院 6 53 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (14)
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研究主题发展历程
节点文献
视频挖掘
监控视频挖掘
轨迹数据挖掘
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
国防科技大学学报
双月刊
1001-2486
43-1067/T
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号
42-98
1956
chi
出版文献量(篇)
3593
总下载数(次)
5
总被引数(次)
31889
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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