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一种基于聚类的主持人镜头检测算法
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2010-01-09
吴湛
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随着数字视频的广泛应用，视频数据库系统已成为基于内容的视频检索领域的
一个研究热点。在建立视频数据库的过程中，主持人镜头的检测是一个重要而又难以解决的问题。本文先在镜头级别对视频提取一系列的时域和空域特征，如人脸特征，彩色纹理特征，镜头时间长度等。然后综合采用决策树和聚类分析方法对镜头分类，判断镜头中是否有主持人，从而实现主持人镜头的检测。实验表明，采用本文提出的算法，准确率可达98.7%，同时查全率为95.2%，较好的解决了这一问题。
一个研究热点。在建立视频数据库的过程中，主持人镜头的检测是一个重要而又难以解决的问题。本文先在镜头级别对视频提取一系列的时域和空域特征，如人脸特征，彩色纹理特征，镜头时间长度等。然后综合采用决策树和聚类分析方法对镜头分类，判断镜头中是否有主持人，从而实现主持人镜头的检测。实验表明，采用本文提出的算法，准确率可达98.7%，同时查全率为95.2%，较好的解决了这一问题。
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