【摘 要】
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针对微视频语义标注问题,提出一种基于半监督聚类的微视频标注方法。从事件驱动的角度,以镜头事件为单位,用事件组来标注微视频。进一步构造半监督K-means聚类算法,优化目标
【机 构】
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上海大学影视艺术技术学院,上海大学计算机工程与科学学院,淮北师范大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61303093);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2010A304)
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针对微视频语义标注问题,提出一种基于半监督聚类的微视频标注方法。从事件驱动的角度,以镜头事件为单位,用事件组来标注微视频。进一步构造半监督K-means聚类算法,优化目标函数,使得最终的聚类结果既体现类间的低耦合及类内的高聚合,又体现类内局部的数据分布密度。该聚类算法实现了诸如微视频等多属性异构数据的聚类,提高了微视频标注效果。实验结果表明,所提微视频标注方法具有很强的语义表达能力,该聚类方法也具有很强的聚类准确度。
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