基于向量空间模型的视频语义相关内容挖掘

• 作者: 吴飞 谢晓能
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 向量空间模型 主题关键帧 视频
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 95-96
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.09.035

摘要

对海量视频数据库中所蕴涵的语义相关内容进行挖掘分析,是视频摘要生成方法面临的难题.该文提出了一种基于向量空间模型的视频语义相关内容挖掘方法:对新闻视频进行预处理,将视频转化为向量形式的数据集,采用主题关键帧提取算法对视频聚类内容进行挖掘,保留蕴涵场景独特信息的关键帧,去除视频中冗余的内容,这些主题关键帧按原有的时间顺序排列生成视频的摘要.实验结果表明,使用该视频语义相关内容挖掘的算法生成的新闻视频具有良好的压缩率和内容涵盖率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴飞	浙江大学人工智能研究所	225	2325	27.0	39.0
2	谢晓能	浙江大学人工智能研究所	5	50	4.0	5.0