基于隊(duì)員行為信息的體育視頻內(nèi)容分析方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。視頻作為多媒體數(shù)據(jù)的重要組成部分，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)量龐大。體育視頻由于擁有廣泛的受眾群體及巨大的市場(chǎng)潛力，以體育視頻內(nèi)容分析為主要目標(biāo)的研究已成為視頻分析領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)熱點(diǎn)。
　　本文重點(diǎn)研究面向廣播體育視頻的內(nèi)容分析技術(shù)。針對(duì)目前體育視頻分析研究中存在的低層視頻特征無法準(zhǔn)確反映人類高層語義概念的問題，提出了以隊(duì)員行為（軌跡、動(dòng)作）分析為基礎(chǔ)，結(jié)合音頻分析的

2、多模態(tài)融合體育視頻語義分析與戰(zhàn)術(shù)分析方法。重點(diǎn)討論了廣播體育視頻中隊(duì)員的軌跡跟蹤與動(dòng)作識(shí)別，基于隊(duì)員軌跡與動(dòng)作信息并采用多模態(tài)融合與領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建視頻內(nèi)容的語義/戰(zhàn)術(shù)中層表達(dá)，基于中層表達(dá)對(duì)廣播體育視頻進(jìn)行語義內(nèi)容分析與戰(zhàn)術(shù)內(nèi)容分析等幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問題。具體的研究?jī)?nèi)容如下：
　　提出了基于支持向量機(jī)與粒子濾波的廣播體育視頻中隊(duì)員檢測(cè)與跟蹤方法。首先，將支持向量分類與球場(chǎng)分割方法相結(jié)合，提出了一種針對(duì)體育視頻中隊(duì)員的自動(dòng)檢測(cè)算法，用來初

3、始化后續(xù)視覺對(duì)象的跟蹤。其次，將支持向量回歸與序列蒙特卡羅框架相結(jié)合，提出了一種應(yīng)用于視覺對(duì)象跟蹤的改進(jìn)粒子濾波算法，使得傳統(tǒng)粒子濾波方法在小規(guī)模粒子集情況下能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)視覺對(duì)象的魯棒跟蹤，并有效提高跟蹤系統(tǒng)的運(yùn)行效率。
　　提出了基于支持向量機(jī)與光流分析的廣播體育視頻中隊(duì)員動(dòng)作識(shí)別方法。針對(duì)廣播體育視頻圖像質(zhì)量差、攝像機(jī)非靜止、隊(duì)員圖像分辨率低的問題，從運(yùn)動(dòng)分析角度出發(fā)，基于被跟蹤隊(duì)員區(qū)域光流場(chǎng)的空間分布性質(zhì)，采用局部分析思想的柵

4、格劃分方法提取動(dòng)作識(shí)別的描述特征。此種特征提取方法有別于傳統(tǒng)的光流分析思想，將被跟蹤區(qū)域內(nèi)的光流矢量場(chǎng)看成是一種運(yùn)動(dòng)模式的空間分布信息，從而提高光流特征的魯棒性。采用支持向量機(jī)作為模式分類器并結(jié)合時(shí)序投票策略，識(shí)別隊(duì)員動(dòng)作的類型。與現(xiàn)有基于表觀特征的識(shí)別方法相比較，提出的運(yùn)動(dòng)描述特征及以此為基礎(chǔ)的識(shí)別算法取得了更好的識(shí)別結(jié)果。
　　提出了基于隊(duì)員行為信息與體育比賽特定音頻關(guān)鍵字多模態(tài)融合的體育視頻摘要精彩排序方法。首先將球拍類體育

5、比賽視頻中隊(duì)員的軌跡、動(dòng)作信息結(jié)合音頻關(guān)鍵字進(jìn)行多模態(tài)融合，構(gòu)建視頻內(nèi)容的“軌跡－動(dòng)作－音頻”中層表達(dá)?；凇败壽E－動(dòng)作－音頻”表達(dá)提取可計(jì)算的情感特征，用以描述用戶對(duì)體育視頻摘要片斷進(jìn)行精彩度排序的主觀情感過程?？紤]到目前人類情感思維的生理、心理學(xué)研究情況，提出了基于核統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的非線性精彩排序模型構(gòu)建方法。此種構(gòu)建方法不僅能夠增強(qiáng)模型對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的魯棒性，同時(shí)可以擴(kuò)展模型的有效性與通用性。此外，還提出了精彩排序的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，用于評(píng)價(jià)自

6、動(dòng)評(píng)估結(jié)果與主觀感知事實(shí)的匹配程度。利用此評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，一方面可以評(píng)估精彩排序模型構(gòu)建的有效性；另一方面結(jié)合前向搜索算法，從而指導(dǎo)情感特征的提取及有效特征的選擇。
　　提出了基于隊(duì)員軌跡信息的廣播體育視頻戰(zhàn)術(shù)分析方法。體育視頻戰(zhàn)術(shù)內(nèi)容分析的目的在于發(fā)現(xiàn)體育比賽事件中隊(duì)員個(gè)人或隊(duì)員之間在完成一次比賽動(dòng)作（或任務(wù)）過程中所使用的戰(zhàn)術(shù)模式或比賽策略?；诒荣愂录嘘?duì)員和球的多對(duì)象軌跡信息，首先提出了一種基于時(shí)間片斷分割的局部時(shí)間/空間交互關(guān)