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基于分层向量距离的实时多媒体数据挖掘模型

Model about real-time multimedia data mining based on multi-level vector distance
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摘要 论文构造了一个实时多媒体数据挖掘模型,提出了一种原始视频数据进行数据挖掘的新机制,主要采用分层向量距离来进行动态可控序列分析分割、段内特征提取,使用粒子群K均值进行段间聚集,在一定程度上,解决了多媒体数据挖掘各方面的特殊要求。挖掘模型中各个部分与提出的技术相结合,基本上能满足实时情况下处理原始视频数据的要求。 The paper constructs a model for real-time raw multimedia data mining and proposes a new mechanism.We apply multi-level vector distance to process and control sequence analysis segmentation and feature extraction,and use the novel Kmeans clustering based on Particle Swarm Optimization algorithm.With proposed techno-logies,this model can solve some special demand of multimedia data mining at a cetain extent.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期195-197,共3页 Computer Engineering and Applications
关键词 多媒体数据挖掘模型 分层向量距离 粒子群算法 视频数据聚集 multimedia data mining model multi-level vector distance PSO video data clustering
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