基于聚类算法的视频内容识别研究

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摘要本文研究了视频网站内容监播、监控的规律，并且依据新的规律改进了现有的K-MEANS聚类算法。受互视频内容数据非结构化因素的影响，K-MEANS聚类算法进行聚类识别和计算效率上存在明显的缺陷。K-MEANS聚类改进算法的优势在考虑到了视频帧序列关系，并保持了可接受的检索速度。

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	陈双全

关键词 ：数据挖掘, 视频内容识别, 聚类分析, K-MEANS聚类算法

Abstract：In this paper, we study the rules of video website content monitoring, and improve the existing K-MEANS clustering algorithm according to the new rule. The K-MEANS clustering algorithm has obvious defects in clustering recognition and computing efficiency due to the influence of unstructured factors of the video content data. The advantage of the improved K-MEANS clustering algorithm takes into account the sequence relations of video frames and maintains the acceptable retrieval speed.

Key words： data mining video content recognition clustering analysis K-MEANS clustering algorithm

年卷期日期: 2017-11-10

TP391.41

作者简介: 陈双全（1972-），男，湖北蕲春人，硕士，副教授，研究方向为电气自动化、计算机网络、数据库开发等的教学和研究。

引用本文:

陈双全. 基于聚类算法的视频内容识别研究[J]. 电脑与电信, .
CHEN Shuang-quan. Research on Video Content Recognition Based on Clustering Algorithm. Computer & Telecommunication, 2017, 1(11): 44-46.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2017/V1/I11/44

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