Verktyg för att effektivt sammanfatta och klassificera videosekvenser är oumbärliga för att hjälpa till med syntes och analys av digital video. I det här dokumentet presenterar vi en metod för effektiv klassificering av olika typer av videor som använder utdata från en koncis videosammanfattningsteknik som utgör en lista över nyckelramar. Sammanfattningen är producerad med en metod som nyligen presenterats, där vi genererar en universell grund för att projicera en videoram funktion som effektivt minskar alla video till samma ljusförhållanden. Varje ram representeras av en komprimerad kromaticitetssignatur. En hierarkisk klustermetod i flera steg sammanfattar effektivt alla videofilmer. Här klassificerar vi TV-program med hjälp av en utbildad dold Markov modell, med hjälp av nyckelframe plus temporal funktioner som genereras i sammanfattningarna. Formgivning.
Däremot presenterar REF ett försök att använda oövervakad klusterteknik, där varje videoram märkts med en komprimerad kromaticitetssignatur och en hierarkisk klusteralgoritm på flera nivåer i kombination med en utbildad Hidden Markov-modell användes för nyckelramens extraktionsändamål.
Classification of summarized videos using hidden markov models on compressed chromaticity signatures
{'venue': "MULTIMEDIA '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}