【摘 要】
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针对视频行为识别中由于目标相互遮挡及环境背景的复杂性等因素进行多目标跟踪存在的问题,提出一种将局部模式活跃度判别模型用于视频中活跃个体的检测和定位方法,解决了基于轨迹方法中由于遮挡导致轨迹提取不完整或背景过于复杂等因素导致的识别准确度较低的问题。将该模型分别应用在2012年欧洲杯足球赛和2013—2014赛季西班牙甲级足球联赛38场比赛关联进球事件的视频段上,得到平均准确率为91.3%的较好结果。
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:41601454),国家自然科学基金面上项目(批准号:61472161),吉林省自然科学基金(批准号:20180101041JC),吉林省教育厅“十三五”科研规划重点项目(批准号:2016186).
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针对视频行为识别中由于目标相互遮挡及环境背景的复杂性等因素进行多目标跟踪存在的问题,提出一种将局部模式活跃度判别模型用于视频中活跃个体的检测和定位方法,解决了基于轨迹方法中由于遮挡导致轨迹提取不完整或背景过于复杂等因素导致的识别准确度较低的问题。将该模型分别应用在2012年欧洲杯足球赛和2013—2014赛季西班牙甲级足球联赛38场比赛关联进球事件的视频段上,得到平均准确率为91.3%的较好结果。实验结果验证了该方法对视频中目标物行为识别具有较高的准确性和实用性。
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