基于自分裂竞争学习算法的关键帧提取

• 作者: 夏利民 邓克捷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自分裂竞争学习 关键帧 聚类数目 聚类中心
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 146-148
• 分类号: TP391
• 字数: 3409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.02.045

摘要

模糊C均值算法在进行关键帧提取时难以取得全局最优值,导致所提取的关键帧无法完整地描述镜头信息.提出一种基于自分裂竞争学习(SSCL)的关键帧提取方法,根据SSCL的分裂机制确定全局最优类数目的特点来确定关键帧的数量,同时根据SSCL的竞争学习机制有效确定类中心的特点来确定准确的帧图像作为视频的关键帧.实验证明基于SSCL的关键帧提取的方法比基于模糊C均值关键帧提取的方法能够更好地描述镜头内容.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏利民	中南大学信息与工程学院	102	814	16.0	22.0
2	邓克捷	中南大学信息与工程学院	1	3	1.0	1.0