【摘 要】
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针对当前传统的关键帧提取算法准确度低,视频检索的查全率和查准率不高的问题,提出一种基于多层核心凝聚思想的视频关键帧提取算法。利用K-medoids算法优化多层核心集凝聚算
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61300192、61003032、61100118）,人工智能四川省重点实验室开放基金项目（2010RY010、2011RYJ05）
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针对当前传统的关键帧提取算法准确度低,视频检索的查全率和查准率不高的问题,提出一种基于多层核心凝聚思想的视频关键帧提取算法。利用K-medoids算法优化多层核心集凝聚算法,用真实数据作为聚类中心的特性,对MULCA算法的凝聚粗化和凝聚细化两个重要过程进行改进,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,设计一种多层核心集凝聚算法（IMULCA）,实现顶层核心集的快速准确定位,适当减少凝聚层数,简化算法的计算复杂性。将改进算法应用到视频关键帧提取中,实验结果表明,改进算法相对于原有算法能够更加有效地对视频关键帧进
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