基于字典优化的稀疏表示的视频镜头分类

• 作者: 成科扬 詹永照 陈波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 稀疏表示 字典优化 视频镜头分类
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2375-2378
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.06.100

摘要

为了克服稀疏表示中冗余字典分类效果不佳的问题,提出了基于字典优化的稀疏表示算法.该算法制定了新的基于稀疏表示的分类判别规则,采用了基于冗余字典内基元类内平均欧式距离最小以及类间平均欧式距离最大的字典优化方法,形成优化字典进行特征稀疏表示.将该算法应用于视频镜头的稀疏表示特征提取与分类,实验结果表明该方法优化后的字典进行视频镜头的特征提取和分类,其识别率得到了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹永照	江苏大学计算机科学与通信工程学院	189	1744	21.0	31.0
2	成科扬	江苏大学计算机科学与通信工程学院	32	282	7.0	16.0
4	陈波	江苏大学计算机科学与通信工程学院	35	109	6.0	9.0