體育視頻檢索的若干技術(shù)研究.pdf

1、如今，觀看體育節(jié)目已經(jīng)成為現(xiàn)代人生活娛樂的一種主要方式。隨著體育視頻節(jié)目的飛速膨脹，如何幫助用戶找到他們鐘意的比賽或比賽的精彩片斷，成為一個急需解決的問題。本文面向體育視頻領(lǐng)域，以羽毛球和網(wǎng)球視頻為研究對象，對基于內(nèi)容的視頻檢索過程進行了討論，目的是通過對視頻內(nèi)容進行計算機處理、分析和理解，建立目錄和索引，方便用戶獲取信息。 本文主要對下面幾個問題進行了討論，包括鏡頭邊界檢測、關(guān)鍵幀選取、特征提取，以及鏡頭分類，并研究了一個羽毛

2、球和網(wǎng)球比賽視頻的分類方法。 鏡頭邊界檢測是進行視頻處理的第一步，本文在總結(jié)了解壓縮域和壓縮域現(xiàn)有鏡頭邊界檢測方法的基礎(chǔ)上，在解壓縮域內(nèi)提出了一種改進的基于時空切片的鏡頭邊界檢測算法，完成了對突變和滑變鏡頭的檢測。在壓縮域內(nèi)，本文研究了一種基于宏塊信息的鏡頭邊界檢測算法，實現(xiàn)了閾值的自動選取和鏡頭轉(zhuǎn)換點的準確定位。視頻處理的第二步是關(guān)鍵幀選取和特征提取，本文采用基于幀間差異的方法來選取鏡頭中的關(guān)鍵幀，并將顏色、紋理等特征作為分類

3、依據(jù)，運用基于球樹的分類算法，實現(xiàn)比賽鏡頭與非比賽鏡頭的分類。針對羽毛球和網(wǎng)球比賽視頻的分類問題，本文結(jié)合領(lǐng)域知識，通過提取場地主顏色、圓柱距離、形態(tài)學等手段，從比賽鏡頭的關(guān)鍵幀中分割出了比賽場地，并提取了場地線特征，最后完成了對兩類視頻的分類。 最后，本文用Matlab實現(xiàn)了上述算法。實驗結(jié)果表明，改進的鏡頭邊界檢測算法具有更高的準確性和效率。球樹分類模型不僅實現(xiàn)了鏡頭分類，更有利于提高視頻檢索的效率，此外，利用場地線特征來分