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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
体育视频中的对象检测与分割
被引量：
7
2
作者
张龙飞
曹元大
+1 位作者
张明杰
周艺华
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期229-230,239,共3页
通过对体育视频中语义对象的检测和分割来实现对视频进行语义级检索的第1步。通过对体育比赛视频中的场地信息和运动信息的分析,提出了一种有效分割场地和运动员等对象的算法,并对此算法性能进行了讨论。该算法主要利用Canny算子和数学...
通过对体育视频中语义对象的检测和分割来实现对视频进行语义级检索的第1步。通过对体育比赛视频中的场地信息和运动信息的分析,提出了一种有效分割场地和运动员等对象的算法,并对此算法性能进行了讨论。该算法主要利用Canny算子和数学形态学方法对体育比赛场地进行检测,并利用主色累积直方图进行场地验证,然后利用Hough变换去除场地标志线,最后利用检测出的场地信息实现了场地内运动区域的检测和分割。实验表明该算法有较好的效果。场地和运动员区域的正确分割对比赛的分析和检索具有重要意义。
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关键词
CANNY算子
数学形态学
球场检测
对象分割
体育视频
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职称材料
体育视频中的运动员检测与跟踪
被引量：
8
3
作者
吴海松
华庆一
+1 位作者
李光俊
沈婧
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第19期230-232,235,共4页
利用自适应高斯混合模型对视频图像进行建模,从图像序列中获取背景图像并提取运动区域,利用像素的颜色信息从背景图像中提取绿色球场。为提高运动员检测的准确度,利用纹理相似性度量方法消除运动区域中的阴影,用形态学方法消除区域内的...
利用自适应高斯混合模型对视频图像进行建模,从图像序列中获取背景图像并提取运动区域,利用像素的颜色信息从背景图像中提取绿色球场。为提高运动员检测的准确度,利用纹理相似性度量方法消除运动区域中的阴影,用形态学方法消除区域内的裂缝,根据球场信息去除球场外的噪声。改进了CamShift算法,并应用该算法对运动员进行跟踪。
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关键词
自适应高斯混合模型
球场检测
运动员
检测
运动员跟踪
CAMSHIFT算法
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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
体育视频中的对象检测与分割
被引量：
7
2
作者
张龙飞
曹元大
张明杰
周艺华
机构
北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期229-230,239,共3页
文摘
通过对体育视频中语义对象的检测和分割来实现对视频进行语义级检索的第1步。通过对体育比赛视频中的场地信息和运动信息的分析,提出了一种有效分割场地和运动员等对象的算法,并对此算法性能进行了讨论。该算法主要利用Canny算子和数学形态学方法对体育比赛场地进行检测,并利用主色累积直方图进行场地验证,然后利用Hough变换去除场地标志线,最后利用检测出的场地信息实现了场地内运动区域的检测和分割。实验表明该算法有较好的效果。场地和运动员区域的正确分割对比赛的分析和检索具有重要意义。
关键词
CANNY算子
数学形态学
球场检测
对象分割
体育视频
Keywords
Canny operator
Morphology
Field detection
Object segmentation
Sport video
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
体育视频中的运动员检测与跟踪
被引量：
8
3
作者
吴海松
华庆一
李光俊
沈婧
机构
西北大学信息学院计算机科学系
中国科学院计算机科学国家重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第19期230-232,235,共4页
基金
国家“863”计划基金资助项目(2006AA01Z328)
中科院计算机科学国家重点实验室开放课题基金资助项目(SYSKF0704)
文摘
利用自适应高斯混合模型对视频图像进行建模,从图像序列中获取背景图像并提取运动区域,利用像素的颜色信息从背景图像中提取绿色球场。为提高运动员检测的准确度,利用纹理相似性度量方法消除运动区域中的阴影,用形态学方法消除区域内的裂缝,根据球场信息去除球场外的噪声。改进了CamShift算法,并应用该算法对运动员进行跟踪。
关键词
自适应高斯混合模型
球场检测
运动员
检测
运动员跟踪
CAMSHIFT算法
Keywords
adaptive GMM
playfield detection
player detection
player tracking
CamShift algorithm
分类号
TP391 [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
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
体育视频中的对象检测与分割
张龙飞
曹元大
张明杰
周艺华
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
体育视频中的运动员检测与跟踪
吴海松
华庆一
李光俊
沈婧
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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职称材料
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