基于内容的视频检索技术
视频新闻检索系统的实现
摘要 ： 与一般 基于 内容的视 频检索相 比，新闻视频 的管 理和检 索尤其 特殊性 ，对于关 键 帧检索很 难准确描 述 的动 态信 息内容 特征。为此 ，提 出基 于静 态内容特征和运动特征结合检 索的方案 。整个系统包 括了特征提取 、 视频信息浏览 、数 据库生成 、相似结果反 馈等 功能。实验 表 明，该 系统依 靠不 同性质 的特征 ，可以找 出与查 询要求接 近的视频新 闻或视频 片断 ，是个 有效 的基于示例 的视频新 闻检 索系统 。 关键 词 ： 基于 内容 的视频检索 ； 静态 特征 ； 动特征 ；基于示例的检索 运
维普资讯
第２卷 ４
第５ 期
吉 林 大 学 学 报 （ 息 科 学 版） 信
Ｊｕ ａ ｆ ｉｎＵ ｉ ｒｉ Ｉｆｒ ａ ｏ Ｓｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏｒ ｌ ｌ ｎ ｅｓｙ（ｎｏｍ ｔ ｎ： ｅ ｅＥ ｉｏ ） ｎ ｏＪｉ ｖ ｔ ｉ ｃｎ ｉ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ５ １２ ．
引 言
由于宽带网的普及 ，越来越多的视频内容被搬到互联网上 ，如视频点播、数字 图书馆等 。基于内容 的视频数据检索 ¨ ，得到越来越广泛 的应用。视频新闻管理和检索可有效地应用于政府政务信息管理
中。而怎样有效地从各地区、各部 门数据巨大的会议 、视频新 闻中检索或浏览相关资料 ，对于提高政府 工作和服务效率 ， 具有巨大实用价值。从 现有 的技术来 看 ，其生成、表示 、存 储、传输 已基本不成问 题 ，但可视数据的索引、访 问以及检索技术还远未成熟。笔者针对视频新 闻数据检索的实际应用需求 ， 实现 了视频新闻检索系统 。首先利用抽取关键帧的方法 ，将视频的检索问题转化为图像 的检索问题 。原 先的基于内容的图像检索理论和方法可 以方便地应用于基于内容的视频新 闻检索中。对于关键帧检索很 难准确描述的动态信息内容特征 ， 论文 中采用 了基于运动特征和 内容特征相结合 的视频检索方案 。最后 将提取的视觉特征存人特征库中建立索引或描述。整个系统由运动特征提取和静态内容特征提取与检索 两大模块构成。当用户浏览或检索视频时 ，系统依靠这些特征找出与查询要求最接近的视频新闻或视频
(网络信息检索)第10章多媒体信息检索
多媒体信息检索概述 多媒体信息检索技术 多媒体信息检索系统 多媒体信息检索的应用 多媒体信息检索的挑战与未来发展
目录
01
多媒体信息检索概述
多媒体信息检索是指利用计算机技术，对图像、音频、视频等多媒体数据进行索引、检索和分类的过程。
多媒体信息检索具有多样性、交互性和实时性等特点，能够提供更加丰富、直观和生动的信息检索体验。
利用计算机视觉技术，提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，为后续的图像检索提供依据。
01
基于内容的图像检索
利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行相似度匹配，实现图像检索。
02
基于语义的图像检索
通过图像中的语义信息，如物体、场景、人脸等，进行图像检索。
图像检索技术
基于语义的音频检索
通过音频中的语义信息，如语音、音乐、环境音等，进行音频检索。
基于语义的多媒体信息检索系统通过理解多媒体数据的语义信息进行检索。
总结词
该系统利用自然语言处理技术，对图像、视频和音频中的文字、标签等信息进行语义分析，建立语义索引，实现基于语义的多媒体信息检索。
详细描述
基于语义的多媒体信息检索系统
基于深度学习的多媒体信息检索系统利用深度神经网络进行特征提取和语义理解。
隐私保护
在多媒体信息检索过程中，涉及到用户上传的多媒体内容和个人信息，需要采取措施保护用户隐私。
要点一
要点二
信息安全
确保多媒体信息在存储、传输和处理过程中的安全，防止数据泄露和被非法获取。
隐私保护与信息安全问题
谢谢观看
03
sius,扰,扰ano,间的, but,osd切实
01
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视频内容分析技术研究综述
视频内容分析技术研究综述随着互联网的不断普及，视频内容逐渐成为人们获取信息和娱乐的主要形式之一。
然而，仅仅拥有视频并不足够，如何对视频进行有效的分析和处理就成为了一个重要的研究方向。
本文将对视频内容分析技术进行综述，探讨其发展现状和未来发展方向。
一、视频内容分析技术概述视频内容分析技术是对视频数据进行处理、分析和理解的过程，目的是从视频中提取出可用信息。
这些信息可以是物体、场景、动作，也可以是视频的音频等根据需求而异。
视频内容分析技术经过多年的发展和研究，已经具有较为完善的理论和方法体系。
目前，视频内容分析技术广泛应用于视频监控、视频搜索、视频剪辑等诸多领域。
视频监控是其中的一个重要应用，其通过对视频数据的实时处理，实现对目标物体的跟踪、识别等功能，为公共安全提供了强有力的支持。
除了在安全领域的应用，视频内容分析技术在多媒体领域的应用也越来越广泛。
视频搜索和检索系统，旨在从大量的视频数据中快速搜索、匹配出用户需要的视频，并提供相关功能如查询、分类和排序等。
视频剪辑系统则是基于视频内容分析技术，对视频进行分割、合并、特效处理等，以实现个性化的视频制作。
二、视频内容分析技术的研究现状1.视频物体识别视频物体识别是视频内容分析领域中的一个重要问题之一。
其目的在于从视频中提取出物体的轮廓、特征等信息，进行分类、跟踪等操作。
视频物体识别中涉及多个领域的知识，如计算机视觉、模式识别等。
目前，视频物体识别领域的研究主要集中在基于深度学习的方法上，如基于卷积神经网络（CNN）的物体识别方法等。
2.视频场景分析视频场景分析旨在对视频图像所处的场景进行理解和推断，以识别出场景中的重要元素，提取出相关信息。
视频场景分析是视频内容分析的一个重要问题，涉及到多领域的知识，如计算机视觉、自然语言处理等。
目前，视频场景分析领域的研究主要集中在基于深度学习的方法上，如基于循环神经网络的场景识别方法等。
3.视频情感分析视频情感分析的研究目标是对视频中所表达出的情感进行分析，并实现相应的情感分类、情感转换等功能。
一种基于时空变化信息的视频内容检索方法
一种基于时空变化信息的视频内容检索方法
魏维;舒红平;刘凤玉
【期刊名称】《信息与控制》
【年(卷),期】2007(36)5
【摘要】提出一种基于时空变化信息的视频内容检索方法.此方法以自适应变间隔关键帧选择策略提取镜头在时间域上的变化内容,采用时空注意力模型提取空域显著内容;然后对每一显著区域按Mpeg-7标准抽取相似纹理描述子、可扩展颜色描述子和基于轮廓的形状描述子,联合三低层视觉特征进行显著区域间的匹配度计算;最后提出用于视频检索的两镜头相似度匹配算法.对比实验表明该方法能有效进行基于内容的视频检索.
【总页数】8页(P578-584)
【关键词】时空注意力模型;基于内容的视频检索;关键帧选择策略;时空信息
【作者】魏维;舒红平;刘凤玉
【作者单位】成都信息工程学院计算机系;南京理工大学计算机科学与技术学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于分层分析的网络视频信息检索方法 [J], 高树清
2.一种基于内容的视频信息检索技术的研究 [J], 陈慧琼;杨敬安
3.一种面向基于内容视频检索的音频场景分割方法 [J], 朱映映;明仲;周景洲
4.一种基于内容变化的快速视频重组方法 [J], 尹雄师
5.一种新型的多媒体信息检索技术——基于内容的信息检索 [J], 彭辉;黄飞
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基于内容的图像检索研究
3、面向对象的特征提取面向对象的特征提取方法可以更好地捕捉图像中的语 义信息，提高检索准确率。这种技术通过分析图像中的物体和场景等信息，提 取出更加高级的特征表达，例如物体的类别、数量和位置等。这些信息可以通 过机器学习算法进行学习和预测，从而实现更加精准的图像检索。
4、目标识别和图像分类目标识别和图像分类技术也可以用于基于内容的图像 检索中。通过识别图像中的物体和类别信息，可以更加精准地找到用户需要的 图像。例如，在工业检测中，可以通过目标识别技术检测出产品中的缺陷和异 物，从而实现对于产品的精准检测和分类。
展开细节：
1、图像特征提取基于内容的图像检索方法的第一步是提取图像的特征。常见 的图像特征包括颜色、纹理和形状等。这些特征可以通过手工定义或使用自动 算法进行提取。例如，常用的颜色直方图可以表
达图像的颜色分布情况，纹理特征可以通过灰度共生矩阵等方法提取，形状特 征可以通过边缘检测等方法得到。近年来，深度学习在图像特征提取方面展现 出了强大的能力。通过训练深度神经网络，可以自动地学习图像中的特征表达，
总之，基于内容的图像检索技术是当前研究的热点和难点。通过深度学习和大 数据分析技术的结合，我们可以更好地理解和利用图像的内容，提高图像检索 的准确性和效率。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的图像检索技 术将会更加智能、
高效、精准，为我们提供更好的视觉信息检索体验。
参考内容三
基本内容
引言：随着互联网和数字技术的快速发展，人们日常生活中产生的图像数据量 不断增长。如何有效地管理和检索这些图像成为了一个重要的问题。基于内容 的图像检索（CBIR）方法是一种通过分析图像的内容特征进行检索的技术，
基于内容的图像检索方法主要包括以下步骤： 1、特征提取：对每一张图像从颜色、纹理、形状等视觉特征进行提取。
基于内容的信息检索系统略论
常高深的概念 ， 长期 以来我们 都通过 图书馆使用 种 基 于 内容 的 信 息 检 索— — 文 本 检 索 。文 本 检 索依 赖 于 一 些 特 定 的 元 数 据 ， 像 ＭＡ Ｃ 和 就 Ｒ Ａ Ｒ， 两种 元 数 据在 很 长 一段 时 间 内成 为 绝 大 ＡＣ 这 多数图书馆 和信 息机构采 用 的标准 元数据格 式。 但 是在 互 联 网 飞 速 发 展 的今 天 ， 对 网上 海 量 的 面
一
了文本信息 资源的标 引和检 索 的效率 和质量 ， 基 于 Ⅺ Ｌ环境 的元 数 据 正 在 成 为 一 种 非 常 重 要 的 提 供 基 于 内容 的文 本 检 索 的元 数 据 类 型 。本 文 将 略 过 常见 的文本 检 索而 对 在 互 联 网上 迅 速 增 长 的 视 频 和 音频 等新 类 型信 息 的检 索 略作 介 绍 。 １ ．基 于 内容 的视 频信 息 检 索 系统 基 于 内 容 的视 频 检 索 是 根 据 对 对 象 的描 述 ， 从众 多 的静 止或 活 动 的视 频 数 据 库 中检 索 包 含 有 特 定 内容 的图像 。 基 于 实 例 的 图 像 检 索 方 式 是 重 要 的 检 索 方
基 于内容 的信息检索是指以信息和信息对象 的 内容 、 义 和 特 征 为依 据 进 行 检 索 的方 式 。它 语 的特 点是 不 拘 泥 于信 息 的 外 部 表 层 特 征 ， 是 对 而 信息进行深层次 的分 析和挖掘 ； 以绝对 的精确 不 匹配 为标 准 ， 而是 以相 似性 为标 准 ， 过 一个 逐 步 通 求 精 的递 进 过 程 来 获 取 用 户 满 意 的 检 索 结 果 ； 不 采用 表达 式 的 检 索 方 式 ， 是 提 供 一 种 用 户 易 于 而 理 解 的 可视 信 息 示 例 和 浏 览 界 面 ； 种 检 索 方 式 这 的对象不仅仅包括传 统 的文本 等结构化 信息 ， 也 包 括 数量 巨大 、 类繁 多 的非 结 构 化信 息 如 音 频 、 种 视频等 ， 而后 台 数 据 库 结 构 复 杂 、 量 大 ， 索 因 容 检 完成 的技 术 条件 要求 也 相 当高 。这 一新 型检 索 方 式 的出现 ， 融合了知识系统 、 用户模型 、 图像处理 、 数据库管理系统 以及信息检索等相关领域的先进 技术 ， 必将能为 Ｉｔ ｎｔ 出现的海量数据的获取 ｎｅ ｅ上 ｒ 提 供 一种 有效 的解决 方 案 。 基 于 内容 的 信 息 检 索 的一 般 过 程 为 ： 户 开 用 始检 索 时 ， 过 检 索 系 统 的 预 处 理 系统 形 成 一 个 经 检 索要 求 一 系统 按照 一 定 的算 法 将 检索 特 征 与特 征库 中 的特征 进行 相 似 匹 配 一 系 统 根 据用 户选 择 的排 序 方 式返 回初 步 结 果 给 用 户一 用 户对 初 步结 果进行选择以确定所需 信息 ， 或从初步 结果 中选 择 一个 示 例 经过 调整 形 成 新 的检 索 要求 进 行下 一
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究内容图像检索技术，又称为基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），是一种通过分析图像的内容特征来实现图像检索的方法。
它与传统的基于文本的图像检索方法相比，可以直接利用图像的视觉特征，无需依赖人工标注的文本信息。
内容图像检索技术在多领域都有广泛的应用，如图像库管理、医学图像分析、视频监控等。
1. 图像特征提取：内容图像检索的第一步是提取图像的特征。
图像特征可以分为低层次特征和高层次特征。
低层次特征包括颜色、纹理、形状等，可以通过图像处理和计算机视觉的算法提取。
高层次特征则是对图像语义的抽象，如物体、场景等。
这些特征的提取旨在将图像转化为数字化的向量表示，便于后续的相似度计算和检索。
2. 相似度计算：在内容图像检索中，关键的一步是计算图像之间的相似度。
相似度可以基于图像的特征向量进行计算，常用的方法有欧氏距离、余弦相似度等。
一般来说，相似度计算会考虑多个特征之间的加权组合，以综合反映图像的相似程度。
通过相似度计算，可以建立图像库中图像之间的相似性关系，为后续的检索提供基础。
3. 检索方法：基于内容的图像检索可以采用不同的检索方法，如基于特征的检索和基于查询的检索。
基于特征的检索是指通过提取图像的特征向量，然后与图像库中的特征向量进行相似度匹配，找到相似的图像。
而基于查询的检索是指用户通过输入图像或图像的描述信息作为查询条件，系统通过计算查询图像与图像库中图像的相似度，返回检索结果。
4. 索引结构：为了提高图像检索的效率，常常需要构建索引结构来加速检索过程。
索引结构可以基于图像的特征向量进行构建，如kd树、R树等。
通过索引结构的建立，可以减少相似度计算的次数，提高检索性能。
5. 评估和优化：对于内容图像检索技术的研究，评估和优化是不可或缺的环节。
评估可以通过比较检索结果与人工标注结果之间的差异来衡量检索系统的性能。
优化则需要根据评估结果，对图像特征提取、相似度计算、索引结构等方面进行调整和改进，以提高检索的准确性和效率。
视频检索中的视频镜头分割技术
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基于内容的视频检索技术
蔡晓东
[摘要]随之信息技术不断的发展，视频信息越来越广泛的应用，本文介绍了实现基于内容的视频检索技术的一般过程、结构的构造视频检索的工作原理、关键帧提取技术、从视频流中构造场景或组的技术特征提取技术以及视频检索浏览等。
[关键字] 视频结构图像检测关键技术
随着信息技术的快速发展和普及，视频形式的多媒体数据在不断的增加，因此如何在海量的视频信息中检索出想要的内容成为了一个要急需解决的问题。
因而，近几年来在国内外基于内容的视频检索技术成为了研究的重点。
1、基于内容的视频检索技术
基于内容的视频检索（CBVR）是根据视频的内容和上下文关系,对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。
它提供一种算法在没有人工参与的情况下，自动提取并描述视频的特征和内容。
目前基于内容的视频检索研究，除了识别和描述图像的颜色、纹理形状和空间关系外，主要的研究集中在视频分割，特征提取和描述（包括，视觉特征、颜色纹理和形状及运动信息和对象信息等）关键帧提取和结构分析等方面。
2、视频结构的分析
为了对视频数据库进行基于内容的查询，首要要构造便于检索的视频结构，视频数据可以按照由粗到细的顺序划分为四个层次结构: 视频(Video)、场景( Scene)、镜头(Shot)和图像帧(Frame)。
一个视频序列可以是多个视频场景来构成，一个视频场景又是由多个镜头构成，而镜头是有帧构成。
镜头是指摄像机从打开到关闭的过程中记录下来的一组连续图像帧。
镜头边界是客观存在的，可以采用一定的方法自动检测镜头边界。
在实际应用中，用户浏览一个镜头中所有图像帧是非常耗时的，因此常用关键帧技术实现快速浏览。
关键帧是指代表镜头中最重要的、有代表性的一幅或多幅图像。
依据镜头内容的复杂程度，可以从一个镜头中提取一个或多个关键帧或构造一个关键帧。
为了在语义层建立视频结构模型，需要对视频进行场景划分。
场景定义为语义上相关、时间上相邻的一组镜头，它们能够表达视频的高层次概念或故事等。
镜头是组成视频的基本物理单位，而场景（又称故事）则是视频在语义层的单位，通常只有场景才能向观看者传达相对完整的语义。
镜头组是一组在时间上相邻并在内容上相似的一组镜头，它是界于镜头和场景之间的一组连续的物理实体，是联系镜头和场景的桥梁。
节目则是由时间上有序的场景组成，例如新闻节目、娱乐节目、体育节目、天气预报等。
视频结构化分析是指对视频流进行镜头分割、关键帧提取和场景分割等处理，从而得到视频的结构化信息。
镜头分割的关键在于确定镜头的边界，其中渐变镜头边界的检测目前仍然是一个具有挑战性的课题。
现有镜头分割方法多以视频内容的不连续性为划分镜头的依据。
研究者们通常选取视频的某种特征来度量视频内容的不连续性，如颜色特征、运动矢量特征、边缘特征等。
由于同一个镜头中的各帧图像之间的内容有相当程度的冗余，因此可以选取反映镜头中主要信息内容的帧图像作为关键帧。
镜头分割后，对每个镜头可提取若干关键帧，并用关键帧来简洁地表示镜头。
场景分割通常也称为故事单元分割，其目标在于获取视频的最小语义结构单元——场景。
一般而言，场景是由一组连续的、同属于一个故事单元的多个镜头组成。
通过融合视频的文本、声音等信息对已分割出的镜头进行聚类，将内容相近的连续镜头合并为一个单元组，从而得到场景信息，为进一步进行视频内容分析提供基础。
3、基于内容的视频检索关键技术
3．1、镜头分割
是实现基于内容视频检索的第一步，它是通过对镜头切换点的检测找出连续出现的两个镜头之间的边界，把属于同一个镜头的帧聚集在一起的过程镜头切换主要有突变和渐变两种方式突变是指一个镜头与另一个镜头之间没有过渡，由一个镜头瞬间直接转换为另一个镜头的方法; 渐变是指一个镜头到另一个镜头渐渐过渡的过程，主要包括: 淡入淡出溶解和扫换等。
突变镜头切换的相邻两帧之间差别很大，所以无论在像素域还是压缩域，检测突变的方法都比较成熟，检测成功率也高而镜头渐变切换时相邻两个帧之间的差别不是很大，并且帧间结构上具有相关性，使得渐变检测有一定难度
镜头边界检测典型方法包括模板匹配法直方图法基于边缘的方法和基于模型的方法等。
此外，还有颜色柱状图法，域中的系数法，运动矢量法以及基于多维空间仿生信息学理论的方法等镜头边界检测作为视频检索的第一步具有重要意义，其结果将对整个视频检索结果产生直接的影响。
3.2、关键帧提取
一个镜头包含大量信息，在视频结构化的基础上，依据镜头内容的复杂程度选择一个或多个关键帧代表镜头的主要内容，因此关键帧( 或关键帧序列) 便成为对镜头内容进行表示的手段关键帧的选取方法很多，比较经典的有帧平均
法和直方图平均法。
帧平均法: 是从镜头中计算所有帧在某个位置上像素值的平均值，然后将镜头中该点位置的像素值最接近平均值的帧作为关键帧
直方图平均法: 是将镜头中所有帧的统计直方图取平均，然后选择与该平均直方图最接近的帧作为关键帧
这些方法的优点是计算比较简单，所选取的帧具有平均代表意义缺点是从一个镜头中选取一个关键帧，无法描述有多个物体运动的镜头一般说来，从镜头中选取固定数目的关键帧不是一种好的方法，因为这种方法对于变化很少的镜头选取的关键帧过多，而对于运动较多的镜头，用一两个关键帧又无法充分描述等人通过光流分析来选取关键帧的这种基于运动的方法可以根据镜头的结构选择相应数目的键帧此外，很多学者提出了多种关键帧提取算法。
3.3、视频特征提取
对于不同级别的视频单元，所提取的特征也是不同的在场景级，提取故事情节; 对于镜头视频检索的最小单位，提取运动对象基本信息( 定位形状) 及视频的运动信息( 对象运动摄像机运动) ;在关键帧层次上，提取颜色纹理形状语义等低级特征纵观现有的特征提取
方法，有自动方式和手动方式两种提取低级特征比较简单，往往可以全自动的进行而高级语义特征的提取难度相当大，需要更多的人工交互。
较常用的特征大部分建立在镜头级上当视频分割成镜头后，就要对各个镜头进行特征提取，得到一个尽可能充分反映镜头内容的特征空间，这个特征空间将作为视频检索的依据视频数据的特征分为静态特征和动态特征。
静态特征的提取主要针对关键帧，可以采用通常的图像特征提取方法，如提取颜色特征纹理特征形状和边缘特征等。
动态特征也称为运动特征，是视频镜头的重要特征，是反映视频变化的重要信息传统的获取视频运动特征的方法是运动估计，通过匹配算法估计出每个像素或区域的运动矢量，作为视频的运动特征典型方法有像素域运动估计，首先估计出图像中每个像素点的运动矢量，然后取主运动矢量为全局运动矢量像素域运动估计算法虽然结果很好，但针对该方法计算量大效率低的问题，衍生出很多种快速算法，如块匹配运动估计可变形块匹配以及分层块匹配估计等运动对象的轨迹也是常用的运动特征之一，它描述了视频对象的运动过程，通过从视频序列中抽取运动信息及其轨迹来提取视频特征此外，还有基于运动建模的视频运动特征等等然而仅靠运动信息对一般的视频数据实现较好的检索还有一定困难，在实际应用中需结合其他的特征，才能达到比较满意的检索效果。
3.4、视频聚类
高效的索引技术是基于内容的检索在大型数据库中发挥优势的保证。
索引技术随着数据库的发展而发展, 提高索引效率有缩减特征向量的维度和聚类索引算法两种方法, 针对图像检索需要3个步骤: (1) 进行维度约减； (2) 对存在的索引方法进行评价；(3)根据评价定制自己的索引方式。
目前多维索引技术研究较多的是聚类和神经网络。
聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程，在图像数据库中，聚类就是在研究大量图像特征的基础上通过学习产生出类别,然后按次类别对图像进行分类。
它的优势就是可以动态地进行图像分类, 而且可以有效地降低维度和查询范围, 提高查询效率。
常用的聚类算法有分割算法、层次算法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法[3].分割算法是将n个目标划分到k个聚类中去， k为输入的参数。
首先选择k个代表点,其余目标根据到各类代表点的距离划分到k个聚类中;然后用每个类的中心(k-means算法)或离中心最近的点(k-medoid 算法)代表这个聚类, 将目标重新分割,这一过程迭代进行,直至收敛。
这个算法简单、有效,但要先确定类的数目, 即初始类别数和初始聚类中心要预先设定,这些初始参数将直接影响最后的聚类结果;分割算法适用于聚类为凸形状和各类相距较远且直径相差不多的情况, 否则可能产生错误的分割。
层次算法将数据集分解成树状图, 即循环地将数据集分裂成子集, 直到每个子集只包含一个目标。
树状图可采用分裂或合并的方法构建。
层次算法不像分割算法那样需要聚类数这个参数,但需要定义停止条件。
层次算法的难点在于最优停止条件难以确定, 同时也难以处理聚类形状复杂的情况。
3.5、视频检索和浏览
视频检索方法完全不像全文检索, 在很大程度上也不同于图像检索。
视频本身的层次化结构则要求视频检索必须层次化进行。
因此, 视频的特征决定了视频检索必须是层次化的, 且用户接口是多表现模式的，下面提出几种常用的检索方法：
(1) 基于框架的方法：该方法通过知识辅助对视频内容建立框架, 并进行层次化检索。
(2) 基于浏览的方法：基于浏览的方法始终是视频检索中一个不可缺少的方法。
如果用户没有明确的查询主题或用户的主题在框架中没有被定义等, 用户可以通过浏览来确定其大概目的。