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J-GLOBAL ID：201902211737542906   整理番号：19A1144277

改良クラスタリングのビデオ要約生成アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Video Summarization Generation Algorithm with Improving Clustering

著者 (3件)： Cheng Haiying (安徽工程大学電气工程学院,安徽蕪湖,241000) ,  Wang Fengsui (安徽工程大学電气工程学院,安徽蕪湖,241000) ,  Zhu Shuming (安徽工程大学電气工程学院,安徽蕪湖,241000)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 35  号： 1  ページ： 93-102  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のk-meansアルゴリズムによるビデオ要約における初期パラメータ設定が不合理なため、局部最適解に陥る問題を克服するため、改良クラスタリングのビデオ要約生成アルゴリズムを提案した。最初に,カラー特徴およびテクスチャ特徴を,分解したビデオフレームから抽出した。次に,階層的クラスタリングアルゴリズムを用いて初期クラスタリング結果を得て,k-meansアルゴリズムに輪郭係数を導入して初期クラスタリング結果を最適化した。最後に,クラスタ中心に近いフレームをキーフレームとして選択し,すべてのキーフレームをオリジナルビデオに現れた時間順序に従って順次組み合わせ,ビデオ要約を形成した。実験結果は,平均精度が0.84であり,誤差率が0.24であることを示した。同時に,このアルゴリズムをOpenVideoDatabaseデータセットで検証し,平均精度が0.71,再現率が0.84,F-scoreが0.76に達し,ビデオ要約の全体的効果を効果的に改善した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *クラスタ化 ,  *録画装置 ,  *クラスタ ,  *アルゴリズム ,  ビデオフレーム ,  色特徴 ,  最適解 ,  *改変
準シソーラス用語： 再現率 ,  キーフレーム ,  階層的クラスタリング ,  テクスチャ特徴 ,  k-means法 ,  *映像要約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタリング ,  ビデオ要約 ,  アルゴリズム