TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Research Article Unsupervised Video Shot Detection Using Clustering Ensemble with a Color Global Scale-Invariant Feature Transform Descriptor"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Unsupervised Video Shot Detection Using Clustering Ensemble with a Color Global Scale-Invariant Feature Transform Descriptor | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Image and Video Processing Volume 2008 Article ID 860743 10 pages doi 2008 860743 Research Article Unsupervised Video Shot Detection Using Clustering Ensemble with a Color Global Scale-Invariant Feature Transform Descriptor Yuchou Chang 1 D. J. Lee 1 Yi Hong 2 and James Archibald1 1 Electrical and Computer Engineering Department Brigham Young University Provo UT 84602 USA 2 Department of Computer Science City University of Hong Kong Kowloon HongKong Correspondence should be addressed to D. J. Lee djlee@ Received 1 August 2007 Revised 30 October 2007 Accepted 22 November 2007 Recommended by Alain Tremeau Scale-invariant feature transform SIFT transforms a grayscale image into scale-invariant coordinates of local features that are invariant to image scale rotation and changing viewpoints. Because of its scale-invariant properties SIFT has been successfully used for object recognition and content-based image retrieval. The biggest drawback of SIFT is that it uses only grayscale information and misses important visual information regarding color. In this paper we present the development of a novel color feature extraction algorithm that addresses this problem and we also propose a new clustering strategy using clustering ensembles for video shot detection. Based on Fibonacci lattice-quantization we develop a novel color global scale-invariant feature transform CGSIFT for better description of color contents in video frames for video shot detection. CGSIFT first quantizes a color image representing it with a small number of color indices and then uses SIFT to extract features from the quantized color index image. We also develop a new space description method using small image regions to represent global color features as the second step of CGSIFT. Clustering ensembles focusing on knowledge reuse are then applied to obtain better clustering results than using single clustering methods for video shot .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học