计算机工程与应用

2022, v.58;No.992(01) 197-203

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针对近重复视频的FD-means聚类清洗算法
FD-means Clustering Cleaning Algorithm for Near-Duplicate Videos

付燕;韩泽;叶鸥;

摘要(Abstract):

近几年,随着视频数据规模的不断增加,近重复视频数据不断涌现,视频的数据质量问题越来越突出。通过近重复视频清洗方法,有助于提高视频集的数据质量。然而,目前针对近重复视频清洗问题的研究较少,主要集中于近重复视频检索等方面的研究。现有研究方法尽管可以有效识别近重复视频,但较难在保证数据完整性的前提下,自动清洗近重复视频数据,以便改善视频数据质量。为解决上述问题,提出一种融合VGG-16深度网络与FDmeans(feature distance-means)聚类的近重复视频清洗方法。该方法借助MOG2模型和中值滤波算法对视频进行背景分割和前景降噪;利用VGG-16深度网络模型提取视频的深度空间特征;构建一种新的FD-means聚类算法模型,通过迭代产生的近重复视频簇,更新簇类中心点,并最终删除簇中中心点之外的近重复视频数据。实验结果表明,该方法能够有效解决近重复视频数据清洗问题,改善视频的数据质量。

关键词(KeyWords): 视频数据质量;近重复视频;视频清洗;VGG-16深度网络;FD-means聚类

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 陕西省自然科学基金(2018JQ5095);; 中国博士后科学基金(2020M673446)

作者(Author): 付燕;韩泽;叶鸥;

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DOI:

参考文献(References):

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