计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
9期
3185-3189
,共5页
视频拷贝检测%近邻传播聚类%视觉词典法%tf-idf算法%局部敏感哈希
視頻拷貝檢測%近鄰傳播聚類%視覺詞典法%tf-idf算法%跼部敏感哈希
시빈고패검측%근린전파취류%시각사전법%tf-idf산법%국부민감합희
video copy detection%affinity propagation clustering%bag of visual words%tf-idf algorithm%locality sensitive hashing
为解决传统的基于k-means聚类的视觉词典法存在检索精度差、时间效率低等问题,提出基于近邻传播学习算法且适用于大规模视频数据集的视觉词典改进生成方法.在此基础上采用局部敏感哈希方法实现视频帧直方图的相似性匹配,采用投票方法完成视频拷贝检测;通过引入LAP (landmark affinity propagation,LAP)算法实现视觉词典的动态扩充.实验结果表明,相比于传统方法,该方法提高了视频拷贝检测精度,对大规模数据集具有更好的扩展性.
為解決傳統的基于k-means聚類的視覺詞典法存在檢索精度差、時間效率低等問題,提齣基于近鄰傳播學習算法且適用于大規模視頻數據集的視覺詞典改進生成方法.在此基礎上採用跼部敏感哈希方法實現視頻幀直方圖的相似性匹配,採用投票方法完成視頻拷貝檢測;通過引入LAP (landmark affinity propagation,LAP)算法實現視覺詞典的動態擴充.實驗結果錶明,相比于傳統方法,該方法提高瞭視頻拷貝檢測精度,對大規模數據集具有更好的擴展性.
위해결전통적기우k-means취류적시각사전법존재검색정도차、시간효솔저등문제,제출기우근린전파학습산법차괄용우대규모시빈수거집적시각사전개진생성방법.재차기출상채용국부민감합희방법실현시빈정직방도적상사성필배,채용투표방법완성시빈고패검측;통과인입LAP (landmark affinity propagation,LAP)산법실현시각사전적동태확충.실험결과표명,상비우전통방법,해방법제고료시빈고패검측정도,대대규모수거집구유경호적확전성.
