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自适应高斯混合模型球场检测算法及其在体育视频分析中的应用
被引量：
18
1
作者
刘扬
黄庆明
+1 位作者
高文
叶齐祥
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第7期1207-1215,共9页
球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用.为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptiveGaussianmixturemodel,GMM)的球场检测算法.该算法首先从视频中任意...
球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用.为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptiveGaussianmixturemodel,GMM)的球场检测算法.该算法首先从视频中任意抽取一些图像,并自动分析这些图像的主要颜色,从中找到主颜色的近似分布,然后,利用GMM拟合主要颜色分布.为提高模型的适应能力,在球场检测过程中,利用当前GMM球场检测结果和增量期望最大(incrementalexpectationmaximum,IEM)算法不断更新模型参数,从而得到更加准确的参数估计,并用于后续图像中球场和非球场像素进行分类.最后,根据球场区域在图像中的分布,对足球比赛场景进行分类.实验证明,提出的算法具有良好的性能.
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关键词
球场检测
自适应高斯混合模型
增量期望最大算法
足球视频
场景分类
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职称材料
题名
自适应高斯混合模型球场检测算法及其在体育视频分析中的应用
被引量：
18
1
作者
刘扬
黄庆明
高文
叶齐祥
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
中国科学院研究生院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第7期1207-1215,共9页
基金
中国科学院百人计划基金项目(m2041)
北京市自然科学基金项目(4063041)
文摘
球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用.为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptiveGaussianmixturemodel,GMM)的球场检测算法.该算法首先从视频中任意抽取一些图像,并自动分析这些图像的主要颜色,从中找到主颜色的近似分布,然后,利用GMM拟合主要颜色分布.为提高模型的适应能力,在球场检测过程中,利用当前GMM球场检测结果和增量期望最大(incrementalexpectationmaximum,IEM)算法不断更新模型参数,从而得到更加准确的参数估计,并用于后续图像中球场和非球场像素进行分类.最后,根据球场区域在图像中的分布,对足球比赛场景进行分类.实验证明,提出的算法具有良好的性能.
关键词
球场检测
自适应高斯混合模型
增量期望最大算法
足球视频
场景分类
Keywords
playfield detection
adaptive GMM
incremental EM
soccer video
scene classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应高斯混合模型球场检测算法及其在体育视频分析中的应用
刘扬
黄庆明
高文
叶齐祥
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006
18
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