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文檔簡介
1、各種各樣國際、國內(nèi)體育賽事的舉辦,直接導(dǎo)致了廣播體育視頻數(shù)據(jù)的爆炸式增長。如何針對不同用戶需求,從海量數(shù)據(jù)中快速、有效地提取有用信息,是體育視頻分析中的關(guān)鍵問題。本文以籃球比賽視頻為分析對象,基于全局運(yùn)動特征進(jìn)行籃球比賽攻防轉(zhuǎn)換語義分析,并基于SIFT算法進(jìn)行記分牌分值提取,最后基于已有的籃球運(yùn)動軌跡,建立了罰球得分事件的HMM模型。 首先,運(yùn)動估計(jì)算法的研究與實(shí)現(xiàn),研究了光流法和塊匹配法,實(shí)現(xiàn)了基于多級圖像金字塔的Lucas-
2、Kanade算法,對圖像光流場進(jìn)行分析,得出運(yùn)動矢量場。進(jìn)一步對塊匹配方法進(jìn)行了深入研究,采用SAD匹配法則,8×8的宏塊,利用菱形搜索法求解運(yùn)動矢量場,并結(jié)合論文應(yīng)用進(jìn)行以下改進(jìn):去除外點(diǎn);增加基于起始搜索點(diǎn)的預(yù)測;設(shè)定中止搜索的最優(yōu)化閾值。 其次,基于全局運(yùn)動統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行籃球比賽攻防轉(zhuǎn)換語義分析。通過提取運(yùn)動矢量場的統(tǒng)計(jì)特征,提取了攝像機(jī)的掃視、變焦等全局運(yùn)動,最后對攻防轉(zhuǎn)換進(jìn)行了語義標(biāo)注,初步的試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠正
3、確標(biāo)注80%以上的攻防轉(zhuǎn)換,并且對起始幀和終止幀的標(biāo)注偏差小于1秒。 再其次,基于SIFT特征實(shí)現(xiàn)了記分牌分值提取。首先用線性插值方法對圖像進(jìn)行縮放,再用平滑函數(shù)對圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到金字塔型圖像組。然后在圖像組中按照一定規(guī)則提取特征點(diǎn),并建立特征描述符。最后計(jì)算特征描述符的歐氏距離完成字符識別。 最后,研究了HMM的算法原理,并建立了罰球得分事件的HMM模型。在對HMM模型進(jìn)行細(xì)致研究的基礎(chǔ)上,針對籃球比賽中的罰球得分
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