斯諾克比賽視頻事件檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著近年來(lái)三網(wǎng)融合環(huán)境下體育視頻數(shù)量的急劇增長(zhǎng)和移動(dòng)計(jì)算設(shè)備的迅速普及，人們?cè)缫巡辉贊M足于當(dāng)前的體育視頻觀看與檢索現(xiàn)狀，而對(duì)于快速定位自己感興趣的視頻內(nèi)容有著更加迫切的需求，解決這一問題的關(guān)鍵就是對(duì)視頻中的語(yǔ)義事件進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)與標(biāo)注。針對(duì)現(xiàn)有的斯諾克視頻分析研究成果并不能很好地滿足事件檢測(cè)需求這一問題，提出了融合多模態(tài)信息的斯諾克比賽視頻事件檢測(cè)方法。
　　提出了一種結(jié)合顏色與幾何特征的全臺(tái)面鏡頭檢測(cè)方法。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)比分條的

2、位置特點(diǎn)及文字的邊緣特征確定出比分條的精確位置，并根據(jù)相鄰比分條區(qū)域圖像之差對(duì)當(dāng)前擊球球員指示符進(jìn)行定位。利用比分條與當(dāng)前擊球球員指示符的位置信息，進(jìn)一步分割出比分條中的各個(gè)信息字段并使用光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)進(jìn)行文字識(shí)別。針對(duì)識(shí)別過程中球員名可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤，將識(shí)別結(jié)果與官方球員數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行模糊匹配，以獲得準(zhǔn)確的球員名。通過使用隱馬爾可夫模型進(jìn)行音頻分類，識(shí)別出掌聲、笑聲、嘆息聲和回放鏡頭中的擊球聲四類對(duì)事件檢測(cè)有價(jià)值的音頻類型。在視覺模態(tài)，使

3、用基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的光流塊匹配法，實(shí)現(xiàn)了回放鏡頭的檢測(cè)。通過這三種模態(tài)信息的融合，并結(jié)合斯諾克的領(lǐng)域知識(shí)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了各類語(yǔ)義事件的檢測(cè)算法，最終共檢測(cè)出9類語(yǔ)義事件：局、單桿高分、防守大戰(zhàn)、長(zhǎng)考、犯規(guī)、精彩進(jìn)球、精彩安全球、失誤和有趣事件。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法對(duì)于局、單桿高分、防守大戰(zhàn)、長(zhǎng)考和犯規(guī)五類事件實(shí)現(xiàn)了完美的檢測(cè)效果，精彩進(jìn)球與精彩安全球事件也達(dá)到了較高的檢測(cè)性能，而失誤和有趣事件的檢測(cè)結(jié)果并不理想，還有待進(jìn)一步的