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基于隐马尔科夫模型的足球视频典型事件检测

马超  
【摘要】:隐马尔科夫模型(HMM)是一种基于统计的模型,有着坚实的数学基础,对模拟、预测随机时序数据性能良好。体育比赛视频中的精彩场景具有很强的随机性,利用HMM 可以对其进行有效的描述。本文结合足球比赛的领域知识,对HMM 在足球视频语义识别方面的应用进行了研究。 根据视频数据训练集的特性,本文首先确定了合理的HMM 参数重估公式,然后结合帧图像中主要颜色区域比率和运动信息对视频进行了时域分割,并提出了球场区域球员检测(PFDM)等算法,完成了关于帧图像的5 类特征的提取,这是建立HMM 的预处理过程。接下来,提出了基于直方图组的镜头描述方法(GHM),并确定了镜头中的元素与HMM 中元素的对应关系。之后,进行了HMM参数的训练,构建了足球视频中典型事件的HMM,并实现了对这些典型事件的语义识别。 论文最后给出了实验运行的结果,分析了各部分算法以及识别系统的性能。


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