基于慢鏡頭的網(wǎng)球視頻目標提取.pdf

1、體育比賽作為一種深受人們喜愛的娛樂形式，不斷吸引著越來越多的人群。隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人們對觀看體育比賽視頻的要求也越來越高，視頻語義內(nèi)容分析成為當前研究的熱點。體育視頻中的慢鏡頭是導(dǎo)播為了順應(yīng)觀眾的心理需求，將精彩鏡頭以慢動作的形式重現(xiàn)，它包含了豐富的語義信息，因此對慢鏡頭進行高級語義內(nèi)容的分析具有極其重要的意義和價值。
　　本文以在慢鏡頭播放的開始和結(jié)束都存在徽標轉(zhuǎn)換的網(wǎng)球視頻作為研究素材，針對探測過程中閾值的選

2、取多為經(jīng)驗閾值的情況，提出了一種慢鏡頭的自適應(yīng)閾值探測法，解決了慢鏡頭探測過程中閾值的自適應(yīng)選取問題，獲得了較高的查準率和邊界定位準確率，并且對其它存在徽標轉(zhuǎn)換的體育視頻中慢鏡頭的探測具有通用性。
　　為了最終實現(xiàn)慢鏡頭內(nèi)高級語義內(nèi)容的分析，在探測出網(wǎng)球視頻中慢鏡頭的基礎(chǔ)上，本文又進一步對慢鏡頭內(nèi)的運動目標進行了提取。先使用了基于背景差減的運動目標提取法，其中利用混合高斯模型(GMM)進行背景的生成與更新。但由于攝像頭與監(jiān)控場景之

3、間存在相對運動，造成兩幀之間目標運動的同時背景也運動，針對此問題，本文又采用了基于背景補償?shù)倪\動目標提取法。首先在前后兩幀之間補入一幀，將運動背景轉(zhuǎn)變成靜態(tài)背景，然后再利用幀間差分法提取目標。在背景補償時，本文利用網(wǎng)球場地線上各Harris角點之間距離較遠這一特點去除了大部分特征點，減少了特征點匹配時的計算量，并根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域知識選取用于參數(shù)估計的特征點對，提高了算法的運算速度。最后對基于背景差減的運動目標提取法和基于背景補償?shù)倪\動目標提