计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (4): 119-120.

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基于非参数密度估计聚类的关键帧提取方法

陈卓夷   

  1. 邯郸学院计算机系,河北邯郸056005
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    致谢作者现在北京交通大学访问学习,此论文是在北京交通大学计算机学院须德教授和郎丛妍博士的指导下完成的,在此一并表示感谢!

CHEN Zhuo-Yi (Department of Computer Science, Handan College, Handan Hebei 056005)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 关键帧提取是基于内容的视频检索的一个重要的组成部分,所提取的关键帧的有效性,直接影响视频检索的结果。文中提出了一种基于非参数密度估计聚类的关键帧提取方法。首先,通过提取图像的颜色特征和运动特征,然后利用均值漂移聚类方法对融合了颜色和运动信息的特征空间进行聚类。它能自动确定类别数并具有严格的收敛陛,从而大大减少了运算量,提高了运算速度。实验证明,本方法的提取结果与人的主观视觉感知系统具有良好的一致性。

关键词: 视频摘要 关键帧提取 均值漂移 非参数聚类

Abstract: Key-flame extraction has been recognized the important research issue in content-based video analysis. In this paper, an efficient key-frame extraction approach is presented based on nonparametric clustering, which provides the capability of browsing digi

Key words: Video abstraction, Key-frames extraction, Mean shift clustering, Nonparametric clustering

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