基于聚类算法的视频内容识别研究

• 作者: 陈双全
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 视频内容识别 聚类分析 K-MEANS聚类算法
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2326字
• 语种: 中文

摘要

本文研究了视频网站内容监播、监控的规律,并且依据新的规律改进了现有的K-MEANS聚类算法.受互视频内容数据非结构化因素的影响,K-MEANS聚类算法进行聚类识别和计算效率上存在明显的缺陷.K-MEANS聚类改进算法的优势在考虑到了视频帧序列关系,并保持了可接受的检索速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈双全	武汉船舶职业技术学院电气学院	21	56	5.0	6.0