基于自适应阈值的自动提取关键帧的聚类算法

被引:34
作者
王方石
须德
吴伟鑫
机构
[1] 北京交通大学计算机与信息学院,北京交通大学计算机与信息学院,北京交通大学计算机与信息学院北京,北京,北京
关键词
关键帧; 无监督聚类; ISODATA算法; 自适应阈值;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
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·
引用
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共 1 条
[1]  
模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,