体育视频检索是基于内容的视频语义分析领域的重要研究方向,网球视频分析作为其中的一个研究分支,其重要性已逐步突显出来。本文结合网球比赛的特点,对网球视频中出现的精彩事件进行检测。同时本文构建了事件检测的原型系统,该系统实现了视频结构化分析、音频流分析及多模态融合的精彩事件检测等功能。视频结构化分析是整个视频检索的基础和关键,直接影响到最终精彩事件检测的效果。这部分内容主要包括镜头边界检测、关键帧提取、镜头分类和慢镜头回放检测等。采用基于主色比例差和颜色直方图差的自适应阈值镜头边界检测算法,该算法在视频播放时能够实时自动的获取帧间差阈值,鲁棒性较好,从而在适应性和灵活性上有所改善。对网球比赛视频固有的一些特点进行深入研究,构建了一种基于主颜色、网球场地线及目标对象特征的镜头分类算法,将镜头分为场内全局镜头、球员特写镜头和观众镜头。对慢镜头前后出现的徽标镜头进行研究,提出了一种基于加权形状不变矩的徽标镜头检测算法,实现对慢镜头的检测。本文实现了基于连续隐马尔可夫模型的音频分类算法。该算法的核心思想是先提取出短时过零率、短时平均能量、倒谱系数及差分倒谱系数等音频特征,其次用Baum-Welch算法训练参数,最终用Viterbi算法分类音频。本文在总结了现有的网球视频精彩事件检测方法的基础上,利用场内全局镜头、慢镜头和击球声等特征检测出上网球事件、底线对打事件和ACE球事件。最后,本文以Visual C++6.0、matlab7.1为开发平台,实现了一个网球视频分析原型系统。实验结果表明,本文提出的网球视频语义分析算法的效果令人满意。