【摘 要】
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面对互联网日益增多的多媒体新闻报道，如何将凌乱无序的相关报道有效地自动组织汇总，方便人们全方位地了解新闻事件的动态发展过程成为当前需要迫切解决的问题。目前，传统的信息
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面对互联网日益增多的多媒体新闻报道，如何将凌乱无序的相关报道有效地自动组织汇总，方便人们全方位地了解新闻事件的动态发展过程成为当前需要迫切解决的问题。目前，传统的信息检索技术都是基于文本关键词，并直接呈现给用户无组织无结构的检索结果。针对上述问题，本文开展了融合文本和视觉信息的多媒体新闻专题生成与检索关键技术研究，实现了层次化多粒度的专题组织以及专题内部各事件的有效关联，取得了如下主要研究成果：
1.提出了一种基于视频信息熵的关键帧提取算法。
针对视频分析中的关键帧提取，本文提出了一种基于视频信息熵的关键帧提取算法。该算法以视频信息熵确定关键帧的个数，并通过自适应无监督聚类和改进的K-Means聚类，快速有效地提取了视频中最具代表性的关键帧。
2.提出了一种基于谱聚类和非负矩阵分解的文本聚类算法。
针对文本事件检测，本文创新性地提出了一种基于谱聚类和非负矩阵分解的文本聚类算法。该算法提出了一种正交的非负矩阵分解方法，由此得到谱聚类优化问题的非负近似解，使非负解更为合理。同时，该非负解具有直观性强，能直接推导出聚类结果的优点。实验结果表明了该算法的有效性。
3.提出了一种融合文本和视觉信息的事件检测算法。
针对传统文本事件检测技术没有有效利用视觉信息的不足，面对多媒体新闻，本文提出了一种融合文本和视觉信息的事件检测算法。该算法在文本事件检测的结果上，利用视频相似片断匹配实现漏检新闻及外文新闻关联，弥补了由于文本精简导致的漏检，同时实现了跨语言的事件检测。
基于以上研究成果，本文以事件检测技术为核心实现了多媒体新闻专题自动生成，并构建了多媒体新闻专题检索系统。该系统以新闻专题为检索单元，返回与用户检索相关的新闻专题及其内部各事件，从而实现了互联网多媒体新闻的层次化有序组织，极大地方便人们全方位地了解新闻事件的动态发展过程。
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