葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研，2 邊緣分布 邊緣分布的計算方法與顏色分布的計算方法類似。首先，利用邊緣檢測方法檢測出每一個關鍵幀的邊緣象素，然后，每個關鍵幀被分為2×2的塊，分別計算4個塊中的邊緣象素的百分比，這4個百分比的值被用來形成這個幀的邊緣分布。DSHG-10-2B2-T-A220-N1-50，DSHG-10-3C2-T-A220-N1-50，DSHG-10-3C4-T-A220-N1-50，DSHG-04-2B2-T-A110-N1-50，DSHG-04-3C2-T-A110-N1-50，DSHG-04-3C4-T-A110-N1-50，DSHG-06-2B2-T-A110-N1-50，DSHG-06-3C2-T-A110-N1-50，DSHG-06-3C4-T-A110-N1-50，DSHG-10-2B2-T-A110-N1-50，DSHG-10-3C2-T-A110-N1-50，DSHG-10-3C4-T-A110-N1-50，AR16-FR01B-20，AR16-FR01C-20，AR22-FR01B-20，AR22-FR01C-20，AR16-FR01B-22，AR16-FR01C-22，AR22-FR01B-22，AR22-FR01C-22，SRG-03-H，SRG-03-L，SRG-06-H，SRG-06-L，SRG-10-H，SRG-10-L，BG-03-L，BT-03-L，BG-06-L，BT-06-L，BSG-06-3C2，BSG-06-2B3A，BSG-03-2B3B，BSG-03-2B2B，BSG-06-3C4，S-BSG-06-2B2-A220-N-51，S-BSG-06-2B3，S-BSG-10-2B2，S-BSG-10-3C2，PV2R1-28-F-RAA-41 5．3 多媒體特征向量的構建 將前面介紹的特征從輸入的視頻中抽取出來，放在一起構成每個鏡頭的多媒體特征向量。葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研

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葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研，一旦構建出每個鏡頭的特征向量，我們就可以將n個連續(xù)的鏡頭聯(lián)合起來構成1個向量輸入HCRF模型。因為這個輸入向量整合了從n個連續(xù)鏡頭得到的與時間關聯(lián)的多媒體特征，所以我們可以充分利用HCRF來對多媒體特征間的相互關系和嵌入于場景轉換類型的上下文信息建模。DSG-01-3C2-A220-N1-50，DSG-01-3C4-A220-N1-50，DSG-03-2B2-A220-N1-50，DSG-03-2B3-A220-N1-50，DSG-03-3C2-A220-N1-50，DSG-03-3C4-A220-N1-50，DSG-01-2B2-D24-N1-50，DSG-01-2B3-D24-N1-50，DSG-01-3C2-D24-N1-50，DSG-01-3C4-D24-N1-50，DSG-03-2B2-D24-N1-50，DSG-03-2B3-D24-N1-50，DSG-03-3C2-D24-N1-50，DSG-03-3C4-D24-N1-50，DSG-01-2B2-A110-N1-50，DSG-01-2B3-A110-N1-50，DSG-01-3C2-A110-N1-50，DSG-01-3C4-A110-N1-50，DSG-03-2B2-A110-N1-50，DSG-03-2B3-A110-N1-50，DSG-03-3C2-A110-N1-50，DSG-03-3C4-A110-N1-50， 3 結論 本文針對一般視頻的檢索，提出了基于HCRF的相關反饋算法。該算法利用HCRF模型融合了視頻中的時空鄰域信息，在相關反饋的框架下，通過在線學習的方式，調整時空約束關系的權重，提高了視頻檢索的精度。通過實驗對比，本文所提算法的質量要好于其他算法。 葉片泵YUKEN中國臺灣PV2R12-31-41-F-RAAA-41油研