优化分类视频镜头聚类：Gauss混合模型与谱聚类结合算法

"基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法 (2007年)" 是一篇发表在《清华大学学报(自然科学版)》上的科研论文，主要关注于视频分析中的镜头聚类问题。该文由张建宁、孙立峰和钟玉琢三位作者共同完成，发表于2007年10月，卷号为47，期号为10。 文章的核心内容是解决谱聚类算法中自动选择最优分类数量的问题。谱聚类是一种在视频分析领域广泛应用的无监督学习方法，能够有效地对视频镜头进行聚类，但它通常需要人为设定聚类的数量，这在实际应用中是个挑战。为了解决这个问题，论文提出了一种新的算法，它结合了分布式高斯混合模型（DGMM）和谱聚类。 在该算法中，每个视频镜头被用一个分区域的DGMM进行特征建模。DGMM是一种概率模型，可以用来描述数据分布的复杂结构，尤其是当数据具有多个子群体时。通过这种方式，每个镜头可以被表示为一组模型参数的特征向量，这些向量随后用于谱聚类过程。 关键创新点在于，该文提出了一个联合评价函数，这个函数不仅考虑了DGMM的建模效果，还综合了谱聚类的性能。通过对这个联合评价函数的优化，算法能够自动确定最佳的分类数量和特征空间维数，从而避免了人工设定这些参数的困扰。 实验结果显示，与传统的谱聚类算法相比，该新算法在视频镜头的聚类精度和效率上都有显著提升。这表明，通过结合DGMM的建模能力和谱聚类的聚类能力，以及自动选择最优参数的能力，该算法提供了一个更为有效的视频镜头分析工具。 关键词包括多媒体技术、视频分析、谱聚类和Gauss混合模型，这些标签反映了论文的研究方向和技术重点。根据中图分类号TP37，可以判断这篇论文属于计算机科学技术领域的研究，特别是与数据处理和模式识别相关的部分。 文献标识码A代表了该篇论文的原创性科学研究，文章编号1000-0054(2007)10-1700-04则为论文的特定引用标识。这篇论文为视频分析领域提供了一种创新的、自动化程度更高的镜头聚类方法，对于理解和改进视频内容的理解和处理具有重要价值。