利用改进NFL算法对镜头进行基于内容的检索

摘要：

基于镜头的分类和检索对于视频库的管理和查询非常重要.将"最近特征线"法(nearest feature line,简称NFL)用于镜头的分类和检索.将镜头中的代表帧看做是某个特征空间中的点,通过这些点间的连线表征该镜头的总体特征信息,然后计算查询图像和特征线的距离,以决定镜头与查询图像的相似度.为了更适于视频数据,对原来的NFL方法进行了改进,基于镜头内部内容活动程度对特征线进行限制.实验结果表明,改进的NFL方法比传统的NFL方法以及常用的聚类方法,如最近邻法(nearest neighbor,简称NN)和最近中心法(nearest center,简称NC),在性能上有所提高.

关键词：基于内容检索、最近特征线(NKL)、视频检索、视频分类、视频镜头

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划G1999032704;清华大学-微软公司联合资助项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：586-590