【摘 要】
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利用无监督聚类算法来提取关键帧是一种常用的方法,但该算法对类别数和初始类划分较敏感,在对视频内容一无所知的情况下,要求预先指定聚类数目是一个很困难的问题·提出一种
【基金项目】
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北京交通大学科技基金项目(2004sm013)
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利用无监督聚类算法来提取关键帧是一种常用的方法,但该算法对类别数和初始类划分较敏感,在对视频内容一无所知的情况下,要求预先指定聚类数目是一个很困难的问题·提出一种二次聚类的方法;第1次以镜头内相邻两帧的相似度为数据样本进行聚类(分成两类),计算确定第2次聚类所需的阈值;第2次采用动态聚类的ISODATA算法,以视频序列的帧为数据样本进行聚类,得到最终聚类结果·最后在每类中自动提取距其类中心最近的帧为关键帧·该算法简单且行之有效,无需预定义任何阈值(如聚类数目)·对大量不同特点的视频进行了实验,该算法均取得了较好的实验结果·
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