消费电子
消費電子
소비전자
CHINA THIS WEEK IN CONSUMER ELECTRONICS
2014年
2期
21-21
,共1页
关键帧%聚类%自适应阈值
關鍵幀%聚類%自適應閾值
관건정%취류%자괄응역치
本文提出二次聚类的方法，第一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)，计算确定第二次聚类所需的阈值；第2次采用动态聚类的ISODA TA算法，以视频序列的帧为数据样本进行聚类，最终获得聚类结果。实验结果表明了此算法在镜头分割和关键帧提取方面的有效性。
本文提齣二次聚類的方法，第一次以鏡頭內相鄰兩幀的相似度為數據樣本進行聚類(分成兩類)，計算確定第二次聚類所需的閾值；第2次採用動態聚類的ISODA TA算法，以視頻序列的幀為數據樣本進行聚類，最終穫得聚類結果。實驗結果錶明瞭此算法在鏡頭分割和關鍵幀提取方麵的有效性。
본문제출이차취류적방법，제일차이경두내상린량정적상사도위수거양본진행취류(분성량류)，계산학정제이차취류소수적역치；제2차채용동태취류적ISODA TA산법，이시빈서렬적정위수거양본진행취류，최종획득취류결과。실험결과표명료차산법재경두분할화관건정제취방면적유효성。
