论文研究 基于半监督聚类的微视频标注方法.pdf

针对微视频语义标注问题，提出一种基于半监督聚类的微视频标注方法。从事件驱动的角度，以镜头事件为单位，用事件组来标注微视频。进一步构造半监督K-means聚类算法，优化目标函数，使得最终的聚类结果既体现类间的低耦合及类内的高聚合，又体现类内局部的数据分布密度。该聚类算法实现了诸如微视频等多属性异构数据的聚类，提高了微视频标注效果。实验结果表明，所提微视频标注方法具有很强的语义表达能力，该聚类方法也具有很强的聚类准确度。