基于模型匹配和非监督学习的交互式视频检索框架
近年来基于内容的视频检索技术受到人们越来越多的关注。本文提出了一套基于模型匹配和非监督学习的交互式视频检索框架，其贡献主要分为以下三方面：(1)定义了新型的视频序列特征--模型匹配相关图用以精确描述视频序列的时空信息;(2)使用主导集聚类算法建立了基于非监督学习的检索机制，用于降低在线计算复杂度和提高检索效率;(3)构建了交互式检索界面，通过人机交互实现检索框架的性能提升。实验结果表明了本框架的有效性。
模型匹配相关图 非监督学习 检索机制 交互式检索界面 视频检索
李华北 胡卫明
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，北京 100080
国内会议
北京
中文
176-184
2007-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）