一种基于支持向量的镜头聚类算法

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对支持向量聚类中核区域的形成原理进行了深入分析,阐明了核区域在支持向量聚类进行重叠数据处理时的独特作用。针对视频数据内容存在大量数据重叠分布的特点,提出了一种基于支持向量的镜头聚类算法。利用颜色和时间作为特征向量,计算特征空间的聚类核区域,进而产生镜头聚类,克服了传统镜头聚类算法计算量大、仅以时间阈值判断镜头相似度等缺陷。
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