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

作　　者：高志昊[1] 蒋建中[1] 夏磊[1] 

机构地区：[1]解放军信息工程大学,郑州450002

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第1期195-197,共3页Computer Engineering and Applications

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.

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 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]