【摘 要】
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针对体育运动的自动分类和运动员隐私问题,提出一种基于热成像数据与Fisher线性判别（FLD）的分类方法.首先,通过热成像相机获取10min的运动视频片段.然后,对于每一帧,通过单应性
【机 构】
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武昌首义学院基础科学部,西北政法大学体育部,武汉科技大学城市学院信息工程学部
【基金项目】
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湖北省教育科学“十二五”规划重点课题(2011A015)
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针对体育运动的自动分类和运动员隐私问题,提出一种基于热成像数据与Fisher线性判别（FLD）的分类方法.首先,通过热成像相机获取10min的运动视频片段.然后,对于每一帧,通过单应性矩阵将其转换为三维世界坐标系,并通过像素占比来检测运动员的位置,标记为一个热点.接着,将所有帧中的运动员热点进行累积,形成运动热图.最后,利用主成分分析对热图进行降维,利用Fisher线性判别对热图进行分类.实验结果表明,对于预设的5种运动类型,该方案具有较高的正确分类率.
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