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    Estudio del comportamiento del iDistance en la recuperación de video basada en contenido

    Files
    Estudio del comportamiento de iDistanceGuillermo Lopez Gonzalez.pdf (3.010Mb)
    Identifiers
    URI: http://hdl.handle.net/10835/1937
    Services
    RISMendeley
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    Stadistics
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    Metadata
    Show full item record
    Author/s
    López González, Guillermo
    Advisor/s
    Corral Liria, Antonio Leopoldo
    Date
    2013-03-13
    Abstract
    En este proyecto se presenta el iDistance como método de indexación de datos altamente dimensionales utilizando la técnica reducción de la dimensionalidad y se estudia su comportamiento en un sistema de video basado en contenido (Content-Based Video Retrieval, CBVR). Para poder crear el índice “iDistance” es necesario obtener los puntos de referencia del conjunto de datos dim-dimensional y para ello se va a utilizar una técnica de clusteirng llamada kmeans. Una vez creado el iDistance, este puede incluirse en un CBVR para probar su comportamiento en la identificación de subsecuencias de video, de manera que será el iDistance el que recupere los frames similares para un procesado posterior con el objetivo de la identificación de la subsecuencia de consulta. Para comparar los resultados se ha utilizado otra técnica para resolver la maldición de la dimensionalidad basada en vectores de aproximación, como es el VA-File. Mientras que respecto a la búsqueda de videos, se realizan mejoras par...
    Palabra/s clave
    Proyecto Fin de Carrera de la Universidad de Almería
    Base de datos multidimensionales
    Maldición de la dimensionalidad
    Reducción de la dimensionalidad
    iDistance
    VA-File
    Sistema de recuperación de video basado en contenido (CBVR)
    Key-frame
    Matching
    Grafo bipartito
    Métricas de distancia
    Kmeans
    Algoritmo de Lloyd
    Collections
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