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新闻视频相似关键帧识别与故事单元关联分析研究
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:软件学报
  • 时间:2010.11.11
  • 页码:2971-2984
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073, [2]国防科学技术大学理学院,湖南长沙410073
  • 相关基金:国家自然科学基金Nos.60802080,61002020;;国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA01Z319
  • 相关项目:面向语义事件的视频故事单元关联分析与跟踪关键技术研究
中文摘要:

实现数据库中全部故事单元的相似度分析所面临的复杂性问题相当突出.提出了一种有效的方法来克服这些问题.首先,对限制相似关键帧识别速度的因素进行了研究,通过构建关联分析子数据库和精简局部关键点数量来提高分析速度.然后研究了层次化过滤方法,以提高相似关键帧识别效率.进一步研究了通过相似关键帧判断故事单元的直接关联关系和利用关联关系的传递性获得故事单元之间的间接关联关系的故事单元关联分析方法.最后,研究提出了利用相似关键帧信息的故事单元相似度计算方法.实验结果显示,该方法显著提高了匹配与关联分析的速度,并且具有较高的效率,计算所得故事单元相似度能够很好地贴近用户感官.

英文摘要:

The quadratic complexity required for measuring the similarity of news stories makes it intractable in large-volume news videos.In this paper,an effective method is proposed to find a way to solve the problems.First,small partitions from the corpus and prune local keypoint are selected to accelerate matching speed.Then,a hierarchical approach for identifying near duplicate keyframes is proposed.Furthermore,this paper presents a method to identity correlation of stories based on near duplicate keyframes and transitivity of correlations.Finally,a method for calculating the similarity of news stories is presented based on near duplicate keyframes.Experimental results show that this approach greatly speeds up the matching speed and improves the matching accuracy.The similarity of stories is closer to users sensory.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609