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最优距离聚类和特征融合表达的关键帧提取
被引量：
7
1
作者
孙云云
江朝晖
+2 位作者
单桂朋
刘海秋
饶元
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期416-423,共8页
为了提高视频关键帧提取的质量和效率,提出一种基于最优距离聚类和特征融合表达的视频关键帧提取算法。在视频帧间差异性分析基础上,寻找并确定最优帧间距离阈值,采用无监督聚类算法对帧间距离进行聚类,获得类别数目最优的类图像集;计...
为了提高视频关键帧提取的质量和效率,提出一种基于最优距离聚类和特征融合表达的视频关键帧提取算法。在视频帧间差异性分析基础上,寻找并确定最优帧间距离阈值,采用无监督聚类算法对帧间距离进行聚类,获得类别数目最优的类图像集;计算图像的颜色复杂度和信息熵并融合,按照类中图像特征值"平均"的思想提取类代表帧,组成视频关键帧。对4个监测视频进行实验,结果显示:该算法提取关键帧的平均保真度为96.72%、平均压缩率为96.42%,运行时间也较短,与两种典型的基于聚类的关键帧提取方法相比,在相同的压缩率情况下,算法保真度大幅度提高,而运行时间较小或相当。该算法解决了无监督聚类对阈值的依赖性问题,兼顾了视频中运动目标变化和环境异常两种情况,具有良好的性能和适应性。
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关键词
监测视频
关键帧提取
最优距离阈值
无监督聚类
特征融合
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职称材料
基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法
被引量：
6
2
作者
李刚
付海
+2 位作者
赵邵蕾
孙耀文
杨屹
《现代电子技术》
2022年第23期93-96,共4页
为增大最优距离阈值的计算结果,实现对入侵信息参量的远程检测,提出基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法。以CNN⁃GRU网络框架为基础,设置循环控制单元,并联合已获取数据信息参量,求解损失函数表达式,完成基于CNN⁃GRU的检测原理...
为增大最优距离阈值的计算结果,实现对入侵信息参量的远程检测,提出基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法。以CNN⁃GRU网络框架为基础,设置循环控制单元,并联合已获取数据信息参量,求解损失函数表达式,完成基于CNN⁃GRU的检测原理分析。在入侵信息参量的数据集合中,选择最为适宜的数值指标,并根据其传输行为特征,计算寻优参数的具体数值,完成智慧校园网络入侵远程检测方法的设计。对比实验结果表明,与机器学习型检测方法相比,在CNN⁃GRU网络作用下,待检入侵信息参量的最优距离阈值指标计算数值更大,可以在远程条件下实现对智慧校园网络入侵行为的准确检测。
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关键词
CNN⁃GRU网络
智慧校园网络
入侵信息
循环控制单元
损失函数
最优距离阈值
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职称材料
题名
最优距离聚类和特征融合表达的关键帧提取
被引量：
7
1
作者
孙云云
江朝晖
单桂朋
刘海秋
饶元
机构
安徽农业大学信息与计算机学院
农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期416-423,共8页
基金
安徽省科技攻关项目(1501031102)
农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室开放基金(2016KL01)
安徽农业大学2018年度研究生创新基金(2018yjs-63)
文摘
为了提高视频关键帧提取的质量和效率,提出一种基于最优距离聚类和特征融合表达的视频关键帧提取算法。在视频帧间差异性分析基础上,寻找并确定最优帧间距离阈值,采用无监督聚类算法对帧间距离进行聚类,获得类别数目最优的类图像集;计算图像的颜色复杂度和信息熵并融合,按照类中图像特征值"平均"的思想提取类代表帧,组成视频关键帧。对4个监测视频进行实验,结果显示:该算法提取关键帧的平均保真度为96.72%、平均压缩率为96.42%,运行时间也较短,与两种典型的基于聚类的关键帧提取方法相比,在相同的压缩率情况下,算法保真度大幅度提高,而运行时间较小或相当。该算法解决了无监督聚类对阈值的依赖性问题,兼顾了视频中运动目标变化和环境异常两种情况,具有良好的性能和适应性。
关键词
监测视频
关键帧提取
最优距离阈值
无监督聚类
特征融合
Keywords
monitoring video
key frame extraction
optimal distance threshold
unsupervised clustering
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法
被引量：
6
2
作者
李刚
付海
赵邵蕾
孙耀文
杨屹
机构
海军潜艇学院
出处
《现代电子技术》
2022年第23期93-96,共4页
文摘
为增大最优距离阈值的计算结果,实现对入侵信息参量的远程检测,提出基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法。以CNN⁃GRU网络框架为基础,设置循环控制单元,并联合已获取数据信息参量,求解损失函数表达式,完成基于CNN⁃GRU的检测原理分析。在入侵信息参量的数据集合中,选择最为适宜的数值指标,并根据其传输行为特征,计算寻优参数的具体数值,完成智慧校园网络入侵远程检测方法的设计。对比实验结果表明,与机器学习型检测方法相比,在CNN⁃GRU网络作用下,待检入侵信息参量的最优距离阈值指标计算数值更大,可以在远程条件下实现对智慧校园网络入侵行为的准确检测。
关键词
CNN⁃GRU网络
智慧校园网络
入侵信息
循环控制单元
损失函数
最优距离阈值
Keywords
CNN⁃GRU network
intelligent campus network
intrusion information
cycle control unit
loss function
optimal distance threshold
分类号
TN915.08-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最优距离聚类和特征融合表达的关键帧提取
孙云云
江朝晖
单桂朋
刘海秋
饶元
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法
李刚
付海
赵邵蕾
孙耀文
杨屹
《现代电子技术》
2022
6
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职称材料
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