改进自扰动变异差分镜头关键帧提取算法
针对传统的支持向量机学习算法(SVM)在对视频进行检索过程中普遍存在学习参数不好确定,准确度偏低的问题,提出一种自扰动变异差分SVM算法用来对视频进行检索.首先,对差分进化算法的生物学机理进行研究,提出一种新的自扰动变异方式并给出其改进形式.其次,结合改进形式的自扰动差分进化算法对SVM参数进行选取优化,设计了基于该改进差分SVM算法的视频镜头检索算法.通过在标准测试函数及视频测试数据库中的实验表明,改进的自扰动变异差分视频关键帧提取算法能够更加有效地优化支持向量机参数,从而有助于改善镜头检索的查全(准)率两个算法性能评价标准.
视频检索 自扰动变异 提取算法 支持向量机
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2014-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）