基于HCRF的足球視頻精彩事件檢測(cè)方法研究.pdf

1、足球比賽持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，視頻數(shù)據(jù)量龐大，由于觀眾感興趣的精彩事件占據(jù)比賽視頻的比例較小，足球視頻精彩事件自動(dòng)檢測(cè)便成為視頻語(yǔ)義分析領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。目前常用的事件檢測(cè)方法主要包括兩大類：一類是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，另一類是基于人工規(guī)則的方法。其中，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)語(yǔ)義事件，模型構(gòu)建復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的典型性和充分性要求較高；基于人工規(guī)則的方法，規(guī)則建立過(guò)程比較繁瑣，人力耗費(fèi)較大，且事件檢測(cè)性能不高。因此，如何構(gòu)建性能良好的語(yǔ)義

2、事件模型、建立簡(jiǎn)單有效的語(yǔ)義規(guī)則、準(zhǔn)確且全面地檢測(cè)語(yǔ)義事件是目前體育視頻檢索領(lǐng)域研究的難點(diǎn)。本文針對(duì)足球視頻精彩事件，提出了兩種事件檢測(cè)方法。
　?。?）基于HMM（Hidden Markov Model）的足球視頻角球事件檢測(cè)方法。通過(guò)分析足球視頻角球事件的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，定義并提取了六種多模態(tài)語(yǔ)義線索來(lái)描述鏡頭序列，組成觀察值向量，作為HMM模型輸入，經(jīng)過(guò)模型迭代訓(xùn)練和模型參數(shù)不斷優(yōu)化，構(gòu)建出角球事件的HMM模型，從音/視頻兩方面深

3、入挖掘了角球事件的內(nèi)在規(guī)律，準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)了角球事件自動(dòng)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法檢測(cè)角球事件性能良好，查全率達(dá)到了89.66％，查準(zhǔn)率達(dá)到了96.30%。
　?。?）基于多模態(tài)語(yǔ)義線索和HCRF模型（Hidden Conditional Random Field）的足球視頻精彩事件檢測(cè)方法。通過(guò)對(duì)精彩事件視頻結(jié)構(gòu)語(yǔ)義分析，定義了9種多模態(tài)語(yǔ)義線索，準(zhǔn)確地描述了精彩事件富含的語(yǔ)義信息；對(duì)視頻片段進(jìn)行物理鏡頭分割，提取鏡頭關(guān)鍵幀中的多模態(tài)語(yǔ)義