基于谱分割的视频镜头聚类方法

摘要：

针对现有镜头聚类算法中选择最优化分类个数复杂度较高、分类结果准确性较低的问题,提出了一种基于谱分割理论的镜头聚类算法.通过对每个镜头集构造球状高斯模型SGM(Spherical Gaussian Model),最优化地拟合镜头数据集,提高镜头分割的准确性;在镜头迭代分类过程中采用谱分割算法以提高最终分类结果的准确性;在迭代分类过程中,采用贝叶斯信息准则BIC(Bayesian Information Criterion)作为分类停止的评判标准;最后根据BIC准则计算每两类融合前后的匹配值,判断比较后对分类结果进行融合,矫正在分类过程中同一类被割裂的错误.通过3类体育视频样本对算法的有效性进行了验证、比较和分析.

关键词：视频、镜头聚类、谱图分割、贝叶斯信息准则

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科技支撑基金

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：623-626