視頻羣集

我試圖寫這篇文章的代碼：「提高自動視聽，視頻結構化集羣選擇和事件建模在無監督挖掘」
了它的部分是關於視頻羣集：
「根據顏色直方圖將視頻流分割爲多個鏡頭，以檢測突變和漸進式轉場，每個拍攝結果由一個關鍵幀進行彙總，在拍攝中間拍攝，然後表示爲一個帶有8個分箱的RGB直方圖自下而上的聚類依賴於使用沃德連接的512維顏色直方圖之間的歐幾里得距離。「
我這樣做，並達到數字數組是這樣的：
1.0E + 03 *視頻羣集

在執行樹狀部分後，結果變成了：

但根據文章作者給出的玩具示例，結果應該是如下的間隔：
{47000,50000}，{143400,146400}，{185320,187880}，{228240,231240}，{249440,252000} }，{346000，349000} 她錯在哪兒è？

來源

2013-08-03 samdean

在第一步中應該有512個維矢量，每幀一個這樣的矢量，或者等價地是512 x n矩陣。

然後在第二個步驟中，我不認爲他們使用內置的層次聚類平原 - 這是不是時間知道，並不會產生間隔，再加上它會擴展爲O（n^3），這是非常糟糕的 - 而是他們使用定製的聚類算法，受分層聚類和Ward的鏈接的啓發，但它在時間間隔上運行;從單幀開始，但是僅加入相鄰區間，而不是像常規分層聚類那樣的任意區間。

來源

2013-08-04 08:06:36

所以你認爲他們通過自定義聚類算法達到間隔時間，並且只使用matlab中的樹形圖不會幫助？ – samdean

我發現這篇文章是作者作品之一「基於HMMS和音頻視覺整合的自動視頻結構」，在文章中我沒有引用它，但是這對我來說可能是他們使用它clustering.is是否正確？並感謝您的幫助 – samdean

嗯，我沒有閱讀他們的論文。我不認爲他們用另一篇他們沒有引用的論文。但是如果我不得不聚集一個視頻流，我會這樣做。普通的聚類算法將不會產生間隔;如果你想要間隔，你需要把這個約束放入聚類算法中。這可能是一個簡單的修改，它不會在任何地方發佈。 –

回答

相關問題