基于高效精确的最大公共子序列的视频片段匹配

作     者：张玉荣 谢慧 ZHANG Yu-rong;XIE Hui

作者机构：徽商职业学院电子信息系合肥230061 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 江苏南通海安供电公司江苏南通226600 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2010年第46卷第22期

页      面：206-209页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金No.60375010 安徽省优秀青年人才基金项目(No.2009SQRZ221) 

主　　题：视频检索 序列匹配 矢量量化 最大公共子序列 

摘      要：为视频序列匹配提出一个高效精确的最大公共子序列(Efficient and Effective Longest Common Subsequence,EELCS)算法。首先,利用矢量量化(Vector Quantization,VQ)将多维最大公共子序列算法(Multi-dimensionalLCS,MLCS)中元素对匹配过程中的实际距离的计算简化成比较操作,较原始的最大公共子序列匹配算法(Original LCS,OLCS),该处理不仅可以继承MLCS的可应用到实际多维时序匹配问题中的优点,同时大大降低了匹配的复杂度;然后进一步区分待匹配序列中由于匹配子序列和未匹配子序列在时间轴上连续性而产生的差异;最后将该算法应用到视频片段的匹配中。实验结果表明,与具有代表性的基于时间规扭曲的最大公共子序列(Time-Warped LCS,T-WLCS)和连续最大公共子序列(Continuous LCS,CLCS)相比,该算法能较好地应用于视频序列的匹配。