计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
22期
206-209
,共4页
视频检索%序列匹配%矢量量化%最大公共子序列
視頻檢索%序列匹配%矢量量化%最大公共子序列
시빈검색%서렬필배%시량양화%최대공공자서렬
为视频序列匹配提出一个高效精确的最大公共子序列(Efficient and Effective Longest Common Subsequence,EELCS)算法.首先,利用矢量量化(Vector Quantization,VQ)将多维最大公共子序列算法(Multi-dimensional LCS,MLCS)中元素对匹配过程中的实际距离的计算简化成比较操作,较原始的最大公共子序列匹配算法(Original LCS,OLCS),该处理不仅可以继承MLCS的可应用到实际多维时序匹配问题中的优点,同时大大降低了匹配的复杂度;然后进一步区分待匹配序列中由于匹配子序列和未匹配子序列在时间轴上连续性而产生的差异;最后将该算法应用到视频片段的匹配中.实验结果表明,与具有代表性的基于时间规扭曲的最大公共子序列(Time-Warped LCS,T-WLCS)和连续最大公共子序列(Continuous LCS,CLCS)相比,该算法能较好地应用于视频序列的匹配.
為視頻序列匹配提齣一箇高效精確的最大公共子序列(Efficient and Effective Longest Common Subsequence,EELCS)算法.首先,利用矢量量化(Vector Quantization,VQ)將多維最大公共子序列算法(Multi-dimensional LCS,MLCS)中元素對匹配過程中的實際距離的計算簡化成比較操作,較原始的最大公共子序列匹配算法(Original LCS,OLCS),該處理不僅可以繼承MLCS的可應用到實際多維時序匹配問題中的優點,同時大大降低瞭匹配的複雜度;然後進一步區分待匹配序列中由于匹配子序列和未匹配子序列在時間軸上連續性而產生的差異;最後將該算法應用到視頻片段的匹配中.實驗結果錶明,與具有代錶性的基于時間規扭麯的最大公共子序列(Time-Warped LCS,T-WLCS)和連續最大公共子序列(Continuous LCS,CLCS)相比,該算法能較好地應用于視頻序列的匹配.
위시빈서렬필배제출일개고효정학적최대공공자서렬(Efficient and Effective Longest Common Subsequence,EELCS)산법.수선,이용시량양화(Vector Quantization,VQ)장다유최대공공자서렬산법(Multi-dimensional LCS,MLCS)중원소대필배과정중적실제거리적계산간화성비교조작,교원시적최대공공자서렬필배산법(Original LCS,OLCS),해처리불부가이계승MLCS적가응용도실제다유시서필배문제중적우점,동시대대강저료필배적복잡도;연후진일보구분대필배서렬중유우필배자서렬화미필배자서렬재시간축상련속성이산생적차이;최후장해산법응용도시빈편단적필배중.실험결과표명,여구유대표성적기우시간규뉴곡적최대공공자서렬(Time-Warped LCS,T-WLCS)화련속최대공공자서렬(Continuous LCS,CLCS)상비,해산법능교호지응용우시빈서렬적필배.
