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视频数据挖掘——框架、方法及趋势被引量：3: 2007年; 目前视频数据挖掘概念、体系尚不明确,现有的一些分类方法不能突出数据挖掘关于"新颖性"这一特性。该文尝试从概念和分类方法2个方面解决这些问题,根据数据挖掘和视频各自的特点,将视频数据挖掘的概念分为广义和狭义2种。从数据分析的角度,提出一种新的分类方法,将广义的视频挖掘分为描述性和预测性2类,并且按照视频内容所关联的领域,提出了一个描述性视频数据挖掘的分类框架,讨论了视频挖掘的现有方法,并展望了视频数据挖掘的发展趋势。; 冀中苏育挺安欣

面向新闻视频内容分析的音频分层分类算法被引量：3: 2009年; 提出了一种规则和隐马尔可夫模型相结合的音频分层分类算法，首先利用规则将新闻节目中的音频分为静音、语音和音乐三类，然后采用隐马尔可夫模型进一步将语音和音乐细分为男主持人语音、女主持人语音、交替报道、独白语音、现场语音和音乐六类。实验结果表明，男主持人语音、女主持人语音以及音乐的分类效果最好，查准率和查全率均可达90％以上；交替报道的分类性能最差，查准率为57．5％，查全率为79．3％；其他类别的分类性能居中，在70％～90％左右。与同类算法相比，该算法分类性能较高。; 冀中苏育挺宋星光安欣; 关键词：音频分类隐马尔可夫模型新闻视频视频检索

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安欣