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摘要:
提出了基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法,用于解决视频镜头边界检测中的阈值设定问题.算法首先获取需要设定阈值的数据样本,并确定需要阈值来区分的样本数据的两类状态.通过初步观察求得样本阈值可能存在的阈值范围.计算阈值取值范围内的每一个测试值相对于两类状态的误检数和漏检数,以及准确率和查全率.最终求得使误检数和漏检数都较低,且准确率和查全率都较高的测试值作为最佳阈值.本算法计算简便,能够根据不同类型的数据进行训练学习,动态生成相应的阈值,降低了镜头分割中存在的误判和漏检.
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文献信息
篇名 基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 动态学习 镜头边界检测 阈值设定 训练
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 1-2,5
页数 3页 分类号 TP3
字数 2380字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.01.001
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 蒋兴浩 上海交通大学信息安全工程学院 80 598 12.0 22.0
2 孙锬锋 上海交通大学信息安全工程学院 49 353 10.0 18.0
3 陈曦 上海交通大学信息安全工程学院 102 390 10.0 17.0
4 方之昕 上海交通大学信息安全工程学院 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态学习
镜头边界检测
阈值设定
训练
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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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