篮球视频事件检测与标注方法研究

来源 :华中科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jojochen812
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着多媒体技术和存储技术的发展,互联网上的视频数据在不断地增长和传播,如何从庞大的视频数据中快速检索到人们感兴趣的视频内容,是亟待解决的问题。视频事件检测与标注工作是视频分析的重要内容,也是视频内容检索的基础。篮球运动是最受欢迎的运动类型之一,对篮球视频进行事件检测与标注工作,可以帮助观众快速定位到感兴趣的事件,满足检索需求。目前大部分的篮球视频事件检测及标注工作都是基于视频内在特征的分析,不能够对事件形成丰富的语义描述。针对这一问题,将网络直播文本作为辅助信息,提取文本事件作为事件标注的语料。分析并检测了篮球视频的中级语义特征:利用颜色直方图和边缘像素点将镜头划分为远镜头、特写镜头和场外镜头;根据回放镜头视频帧中不包含比分牌的的特点,从不包含比分牌的帧序列中筛选出回放镜头;利用篮球球场的轮廓特征将球场区域划分为左、中、右三个部分。结合检测到的中级语义特征及篮球领域知识,划分视频结构,选取可能包含事件的片段作为候选事件片段。利用时间信息对事件进行定位,结合事件特点对事件边界进行检测,得到事件发生的完整过程,根据文本内容对事件进行语义标注。实验结果表明,结合网络直播文本和视频中层特征对篮球视频事件进行检测与标注,可以起到很好的效果,为视频检索及摘要生成等工作提供便利。由于只使用网络直播文本作为辅助信息,对外部资源的挖掘不够充分,还有待进一步研究。
其他文献
机载通信网络技术是实现航空电子系统间大容量的高速数据交换的枢纽和核心,其性能和功能决定航空电子系统综合化程度的高低,是现代先进飞机航空电子综合化最重要的关键技术之
基于构件的软件开发方法(Component-Based Software Development)被视为解决“软件危机”的有效途径之一,构件库是这一方法的基础设施。然而单一构件库的规模不能满足软件开
随着互联网的快速发展,海量的数据以网页的形式发布到互联网上。传统的网页是面向用户而设计的,人们可以通过浏览器可视化的阅读信息。然而对于机器来说,这些信息是难以理解
随着互联网技术的迅速发展,网络上的信息呈爆炸式增长,网络技术的发展拓宽了我们获取信息的渠道,然而这些海量信息在给我们的日常生活带来极大便利的同时,也给我们带来很大的
在当今互联网环境下,云存储这一存储服务概念得到了广泛的重视与发展,文件存储服务则是云存储服务的具体应用表现方式之一。文件存储服务由于其具有共享、便携、低成本等特性
在移动互联网时代,安卓智能移动设备越来越成为人们生活中不可或缺的一部分,每天都有成千上万的新型移动应用涌入人们的视野。一些黑客为了获取某些特殊利益,采用重打包技术
图像场景可能由多个对象(比如:草地,马路,建筑物)所组成。给定一组图像,我们的目标是利用无监督方法发现每一幅图像所包含的对象,然后根据这些对象的分布实现场景的分类。潜在语义
如今,在计算机视觉领域,三维重建技术已经得到了迅速的发展,基于图像的三维重建技术因为其硬件要求简单、可实施性较高而得到了更多的关注。基于图像三维重建技术的基础是对
安卓操作系统(Android)具有界面交互性良好、应用程序开发快捷的特点,但其图形框架部分使用Dalvik Java虚拟机,占用大量的系统资源,结构复杂,在工业控制领域的嵌入式设备上移
近几年,电子竞技运动蓬勃发展,已成为一项有益健康的体育项目,与此同时,用户对于游戏对战平台的要求也越来越高。当今主流的游戏对战平台主要研究如何减少游戏数据的分发延时,而对