视频媒体网络中基于轨迹优化的监控图像聚类算法

为了解决视频媒体网络环境中监控图像随机性较强、特征较为复杂，导致聚类效果不佳、空间畸变率高等问题，引入轨迹优化技术对视频媒体网络中监控图像进行聚类。通过采集视频媒体网络中监控图像的关键帧，挖掘监控图像的时空轨迹，并根据监控视频图像背景的隶属度计算结果，提取监控图像色彩、边缘等基本特征；计算监控内容、时间及空间的相似度，采用层次聚类算法对相似度较高的监控图像进行单元合并，并以视频轨迹为标准实现聚类融合，输出最终的聚类结果。实验结果表明，使用本文算法得出的聚类结果，平均畸变率仅为0.85%，比传统算法降低了4.65%。