体育视频的内容分析技术分析.docx

摘要
随着视频数据的飞速膨胀,臻俺找到所需的信息已经成为‘个急需解决的闻题。本论文面向体育视频领域,研究摹于内容的视频分析和检索技术。其目的就是通过对视频内容进行计算机处理、分析和理解建立结构和索引以方便川户获取,具有重要的理论意义和应崩蘸景。
体育视频分析技术的核心是对语义事件及其相互关系的分析,这魁’1‘个复杂惭又富有挑战性的问题,其本质在于适于计算机处理的底层特征与适于人类理解的商层语义之润存在巨大的鸿沟。我们的研究主要集中在这+方囊上,探讨结合领域知识对视频这种时空多维信号进行模式分析的基本方法。在论文中,我们首先分析了一类特殊的语义事件,即所谓精彩事件。然精针对更一般的语义事件,分别研究了艇于规则和基于统计的分轿方法。
体育视频t1,的精彩事件没有明确的含义,只是表示比赛中观众可能感兴趣或比较重
要的片断。已有的方法使用视觉或听觉特征建立主观模型来检测精彩片断,但是由于底层特征不能充分表达入的情绪感受,报难达到较高准确度。褒察到精彩事停之后会出现重放的慢镜头,我们提出了冲}基于蓬放的精彩事件检测方法。该方法综合颜色特征和摄像机运动分析,通过镜头边界检测、重放标志识别和运动模式匹配,实现了精彩事件的自动摄取。实验表明我们的力法楚有效的,其t”查准率达至《92%,鸯全率达到98%, 高于主观模型方法75%左右的蠢全率和查准率。
借鉴自然语言处理的基本思想,我们研究了耩于规则的体育视频分析方法,提出了一种基于文法的视频分析系统。首先,我们将视频流分解为基本的镜头序列:然后,通过事件检测,埘每个镜头赋予。‘个语义标注形成记号序列;最后,再通过语法解板和校验,为视频生成r|录层次结构。’j文献-{1已有的视频分析系统相比,我们的系统不仅能够标注语义事件,而且能够识剐出体育比赛的屡次结构,更好的满足了j;}j户的需求。
基于姚则方法的缺点是需要人为报据领域知识设定规则。为此,我们研究了纂于统计的方法,提出了一种采用动态贝叶斯网络从数据集rI,自动学习知识并进行统计推理的方法。在此基础上,为了有效融合多模式信息和多层次上下文约柬,我们提出了+一个体茸韦觉频分析的统。概率框架。撼于该框架,我们构建了三种不同的统诖’模型,并进行了分析比较。实验表明,通过多模式融合,我们的力法能够更好地处理体育视频中的语义事件。
关键词:视频分析,视频检索,体育视频,语义事件榆测,基于规则。基于统计,精彩
事件,动态贝叶斯潮络,多模式
Research on Sports Video Content Analysis Technology
Wang puter Application Technology)
Directed by Li Jintao
With the rapid increase of the amount of digital videos,the problem how to find useful information has e much thesis focuses on content—based video analysis and retrieval technology in sports video domain,The aim is to process,analyze and understand
which is provided with important academic appeals mercial potentials.
The core of sport video analysis technology is to extract semantic events and their relationships from raw video is plex and challenging essential difficulty is the gap between low—level features processed puter and high—level
semantics understood by main research efforts focus on the problem,discussing
the principles for integrating domain knowledge to pattern analysis in video which is a kind of signal containing both spatial and temporal the thesis,