基于改进的K-Means视频分类
针对视频分类准确率低的难题,文中提出一种改进的K-Means算法,并以此算法为分类器来实现视频分类.首先提取视频的颜色特征、SIFT特征及纹理特征;改进传统的K-Means聚类算法,以标签视频样本形成初始聚类值,进一步优化距离函数,实现视频分类.通过实验表明:该文提出的分类算法具有较高的分类准确率.
镜头、K-Means聚类、视频分类
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TP391(计算技术、计算机技术)
安徽省高校自然科学研究重点项目KJ2016A630
2017-06-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
168-170