专利名称：利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法
技术领域：
本发明属于图像处理和应用技术，具体涉及一种利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，
背景技术：
随着数字多媒体数据的爆炸式增长，网络上的视频数量与日俱增，用什么样的特征来表示视频变的越来越重要，目前较流行的是提取视频的颜色、纹理和形状等方面的特征，这些特征统称为底层视觉特征。然而，这些传统的视频特征难以精准地描述视频，从而给后续的视频处理带来困难，相比之下，人类却可以瞥一眼正在播放的视频就知道其具体内容，这一现象给了科学家很大的启发，目前，有些学者已经从测试者观看视频时采集的大脑信号中提取相关特征来作为视频的特征，并将这些特征用于视频分类中，这些从大脑信号中提取的特征称之为高层特征，其中利用功能磁共振成像技术采集大脑信号并从这些信号中提取的特征称之为脑功能成像空间特征，与之相关的研究只关注如何提取脑功能成像空间特征，并利用该特征进行视频分类和检索，这些研究目前还处于探索阶段。如何更好地提取大脑信号中的脑功能成像空间特征，并且将脑功能成像空间特征与底层视觉特征相结合，来提高视频聚类的准确率在国内外还属于空白领域，因此，找到更好的脑功能成像空间特征提取方法，并将其与底层视觉特征结合起来提高视频聚类的准确率是一个非常有价值的研究课题，对于视频聚类研究具有非常重要的意义。
发明内容
要解决的技术问题为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，将人脑认知信息中的脑功能成像空间特征与视频底层视觉特征结合起来用于视频聚类中，提高视频聚类技术的准确性。技术方案一种利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在于步骤如下步骤I提取脑功能成像空间特征，具体步骤如下步骤al:利用公式
权利要求
1.ー种利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在于步骤如下 步骤I提取脑功能成像空间特征，具体步骤如下 步骤al:利用公式只
2.根据权利要求I所述利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在于所述个数聚类G e [20，10000]。
3.根据权利要求I所述利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在干所述常数a e [10_2，102]。
4.根据权利要求I所述利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在于所述步骤4的步骤h采用归一化互信息匪I方法或者精度Purity方法计算聚类准确率。
全文摘要
本发明涉及一种利用脑功能成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在于提取功能磁共振图像序列中的大脑信号向量，计算信号向量的皮尔森相关系数矩阵，利用单因素方差分析和相关特征选择方法从皮尔森相关系数矩阵中提取脑功能成像空间特征，利用部分视频的底层视觉特征和对应的脑功能成像空间特征建立高斯过程回归模型，将剩余视频的底层视觉特征映射到脑功能成像空间特征上，将所有视频的脑功能成像空间特征和底层视觉特征进行多模态谱聚类。利用本发明方法，可以实现脑功能成像空间特征和底层视觉特征的融合聚类，与基于底层视觉特征如颜色、形状等视频聚类方法及单独使用脑功能特征空间聚类相比，大大提高了聚类准确性。
文档编号G06F17/50GK102855352SQ20121029317
公开日2013年1月2日 申请日期2012年8月17日 优先权日2012年8月17日
发明者韩军伟, 吉祥, 郭雷, 胡新韬 申请人:西北工业大学