基于人工文本视频帧聚类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·文档聚类 | 第10-11页 |
| ·视频检索 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容及组织 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关知识及理论 | 第14-24页 |
| ·文本聚类 | 第14-16页 |
| ·文本聚类的任务 | 第14-15页 |
| ·文本聚类的过程 | 第15-16页 |
| ·镜头聚类 | 第16-17页 |
| ·镜头聚类模型 | 第16页 |
| ·镜头聚类过程 | 第16-17页 |
| ·聚类方法 | 第17-23页 |
| ·划分式聚类算法 | 第18-19页 |
| ·层次聚类算法 | 第19-20页 |
| ·密度聚类算法 | 第20-21页 |
| ·网格聚类算法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 聚类关键技术研究 | 第24-41页 |
| ·文本聚类的关键技术研究 | 第24-28页 |
| ·镜头聚类关键技术研究 | 第28-40页 |
| ·视频数据研究 | 第28-29页 |
| ·视频结构研究 | 第29-33页 |
| ·相似性测度研究 | 第33-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于人工文本、视觉特征视频聚类 | 第41-47页 |
| ·视频帧分割算法 | 第41-43页 |
| ·基于视觉特征的视频帧分割算法 | 第41-42页 |
| ·基于人工文本、视觉特征的视频帧分割算法 | 第42-43页 |
| ·算法性能分析 | 第43页 |
| ·相似性测度计算 | 第43-44页 |
| ·视频帧相似性测度计算 | 第43-44页 |
| ·视频段相似性测度计算 | 第44页 |
| ·K-means算法改进 | 第44-46页 |
| ·传统的K-means聚类算法 | 第44-45页 |
| ·基于最小最大距离确定中心点和聚类数算法 | 第45-46页 |
| ·算法性能分析 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第47-55页 |
| ·评价指标 | 第47-48页 |
| ·仿真实验的设计与实现 | 第48-54页 |
| ·仿真一 | 第48-51页 |
| ·仿真二 | 第51-54页 |
| ·仿真三 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
