葉片泵YUKEN中國(guó)臺(tái)灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研，2 邊緣分布 邊緣分布的計(jì)算方法與顏色分布的計(jì)算方法類似。首先，利用邊緣檢測(cè)方法檢測(cè)出每一個(gè)關(guān)鍵幀的邊緣象素，然后，每個(gè)關(guān)鍵幀被分為2×2的塊，分別計(jì)算4個(gè)塊中的邊緣象素的百分比，這4個(gè)百分比的值被用來形成這個(gè)幀的邊緣分布。DSHG-10-2B2-T-A220-N1-50，DSHG-10-3C2-T-A220-N1-50，DSHG-10-3C4-T-A220-N1-50，DSHG-04-2B2-T-A110-N1-50，DSHG-04-3C2-T-A110-N1-50，DSHG-04-3C4-T-A110-N1-50，DSHG-06-2B2-T-A110-N1-50，DSHG-06-3C2-T-A110-N1-50，DSHG-06-3C4-T-A110-N1-50，DSHG-10-2B2-T-A110-N1-50，DSHG-10-3C2-T-A110-N1-50，DSHG-10-3C4-T-A110-N1-50，AR16-FR01B-20，AR16-FR01C-20，AR22-FR01B-20，AR22-FR01C-20，AR16-FR01B-22，AR16-FR01C-22，AR22-FR01B-22，AR22-FR01C-22，SRG-03-H，SRG-03-L，SRG-06-H，SRG-06-L，SRG-10-H，SRG-10-L，BG-03-L，BT-03-L，BG-06-L，BT-06-L，BSG-06-3C2，BSG-06-2B3A，BSG-03-2B3B，BSG-03-2B2B，BSG-06-3C4，S-BSG-06-2B2-A220-N-51，S-BSG-06-2B3，S-BSG-10-2B2，S-BSG-10-3C2，PV2R1-28-F-RAA-41 5．3 多媒體特征向量的構(gòu)建 將前面介紹的特征從輸入的視頻中抽取出來，放在一起構(gòu)成每個(gè)鏡頭的多媒體特征向量。葉片泵YUKEN中國(guó)臺(tái)灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研

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葉片泵YUKEN中國(guó)臺(tái)灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研，一旦構(gòu)建出每個(gè)鏡頭的特征向量，我們就可以將n個(gè)連續(xù)的鏡頭聯(lián)合起來構(gòu)成1個(gè)向量輸入HCRF模型。因?yàn)檫@個(gè)輸入向量整合了從n個(gè)連續(xù)鏡頭得到的與時(shí)間關(guān)聯(lián)的多媒體特征，所以我們可以充分利用HCRF來對(duì)多媒體特征間的相互關(guān)系和嵌入于場(chǎng)景轉(zhuǎn)換類型的上下文信息建模。DSG-01-3C2-A220-N1-50，DSG-01-3C4-A220-N1-50，DSG-03-2B2-A220-N1-50，DSG-03-2B3-A220-N1-50，DSG-03-3C2-A220-N1-50，DSG-03-3C4-A220-N1-50，DSG-01-2B2-D24-N1-50，DSG-01-2B3-D24-N1-50，DSG-01-3C2-D24-N1-50，DSG-01-3C4-D24-N1-50，DSG-03-2B2-D24-N1-50，DSG-03-2B3-D24-N1-50，DSG-03-3C2-D24-N1-50，DSG-03-3C4-D24-N1-50，DSG-01-2B2-A110-N1-50，DSG-01-2B3-A110-N1-50，DSG-01-3C2-A110-N1-50，DSG-01-3C4-A110-N1-50，DSG-03-2B2-A110-N1-50，DSG-03-2B3-A110-N1-50，DSG-03-3C2-A110-N1-50，DSG-03-3C4-A110-N1-50， 3 結(jié)論 本文針對(duì)一般視頻的檢索，提出了基于HCRF的相關(guān)反饋算法。該算法利用HCRF模型融合了視頻中的時(shí)空鄰域信息，在相關(guān)反饋的框架下，通過在線學(xué)習(xí)的方式，調(diào)整時(shí)空約束關(guān)系的權(quán)重，提高了視頻檢索的精度。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比，本文所提算法的質(zhì)量要好于其他算法。 葉片泵YUKEN中國(guó)臺(tái)灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研