随着计算机和网络的发展,视频在人们生活、工作中的作用也越来越重要,视频处理成为该领域的一个重点,对于特定领域的视频的处理越来越得到研究者的重视。项目组根据特定的视频应用申请了山东省自然基金项目：“基于规则和机器学习的视频标注新算法研究”(编号：Y2008G09),主要针对篮球比赛视频进行处理,本文就体育视频对视频的语义内容分析进行研究,目的是通过计算机的处理、分析和理解建立视频的结构和索引,方便用户准确的定位到自己感兴趣的视频段。本文针对特定领域的视频数据集的语义分析任务,着重探讨了基于规则的视频语义分析。在视频的语义分析中,特征提取是最基本的问题,针对颜色特征的提取,将颜色模型转换到符合人类感知的色彩空间。对视频中的语义分析处理的基本单元是镜头,本文在定义了关键区域后,对关键区域图像进行直方图差的计算,检测出视频中的渐变和突变镜头边界。体育视频语义分析的核心和重点是对体育比赛视频中的语义事件进行检测并根据相互之间的关系建立起视频结构。这是一个富含挑战的研究课题,旨在解决人们理解的语义信息和视频图像底层特征之间的语义鸿沟问题。我们的研究重点在于结合领域知识对视频进行分析。本文中,我们首先提出一种基于重放的精彩事件提取,然后对视频中更为一般的事件进行提取,最后得出视频的结构信息。借鉴编译原理的基本思想,我们提出了利用上下文无关文法的视频框架分析系统。本文先对视频流进行边界检测,然后通过篮球比赛中的事件检测,对检测到的每个镜头标记一个记号,形成记号序列,最后通过语法分析生成视频的目录层次结构。在系统的实现中,根据系统的总体要求,本文实现了对镜头边界的检测、视频特征的提取、篮球比赛视频中重要语义事件的分析及检测等功能。通过分析,测试了系统的查全率和查准率,验证了系统算法的合理性和正确性。