利用改进NFL算法对镜头进行基于内容的检索

被引：10

作者：

赵黎

杨士强

祁卫

李子青

张宏江

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系

[2] 微软亚洲研究院

[3] 微软亚洲研究院北京

[4] 北京

来源：

软件学报 | 2002年 / 04期

关键词：

基于内容检索; 最近特征线（NKL）; 视频检索; 视频分类; 视频镜头;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2002.04.016

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

基于镜头的分类和检索对于视频库的管理和查询非常重要.将“最近特征线”法（nearest feature line,简称NFL）用于镜头的分类和检索.将镜头中的代表帧看做是某个特征空间中的点,通过这些点间的连线表征该镜头的总体特征信息,然后计算查询图像和特征线的距离,以决定镜头与查询图像的相似度.为了更适于视频数据,对原来的NFL方法进行了改进,基于镜头内部内容活动程度对特征线进行限制、实验结果表明,改进的NFL方法比传统的NFL方法以及常用的聚类万法,如最近邻法（nearest neighbor,简称NN）和最近中心法（nearest center,简称NC）,在性能上有所提高.

引用

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