基于支持向量机的两阶段模糊聚类在视频检索中的应用

• 作者: 朱福喜 陈颉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 视频检索 支持向量机 全局关联挖掘 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 227-230
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.06.061

摘要

针对视频检索应用中面临的高维特征分析问题,提出了一种能提高查全率和查准率的两阶段模糊聚类方案.该方案首先在保证查全率的前提下用颜色距离直方图进行粗粒度的视频切分,得到包含冗余信息的关键视频帧;然后通过模糊支持向量机进行细粒度聚类,以提高查准率;最后运用全局关联的数据挖掘方法去除冗余得到与用户语义相关的信息.实验表明,算法在实时视频检索的应用中能显著提高查全率和查准率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱福喜	武汉大学计算机学院	46	250	9.0	13.0
2	陈颉	武汉大学计算机学院	4	22	3.0	4.0