Discovering Video Structure Using The Pseudo-Semantic Trace

机译：使用伪语义轨迹发现视频结构

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In this paper we describe a framework of analyzing programs belonging to different TV program genres using Hidden Markov Models and pseudo-semantic features derived from video shots. Clustering using Gaussian mixture models is used to determine the order of the models. Results for initial genre classification experiments using two simple features derived from video shots are given.

机译：在本文中，我们描述了一个框架，该框架使用隐马尔可夫模型和从视频镜头中获得的伪语义特征来分析属于不同电视节目类型的节目。使用高斯混合模型的聚类用于确定模型的顺序。给出了使用来自视频镜头的两个简单特征进行初始类型分类实验的结果。

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来源
《Conference on Storage and Retrieval for Media Databases 2001 Jan 24-26, 2001, San Jose, USA》|2001年|p.571-578|共8页
会议地点 San Jose CA(US)
作者
Cuneyt M. Taskiran; Charles A. Bouman; Edward J. Delp;
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作者单位

Video and Image Processing Laboratory (VIPER) School of Electrical and Computer Engineering Purdue University West Lafayette, IN 47907-1285;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
video database; hidden markov model; pseudo-semantic feature;

机译：视频数据库；隐藏的马尔可夫模型；伪语义特征;

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