基于向量机的体育运动视频自动分类方法设计

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为有效增加分类的准确度及适用性,提出一种基于支持向量机的体育运动视频自动分类方法,能够实现样本复杂的海量体育视频的高效管理。首先构建基于视觉词袋模型的视频分类框架;然后采用类型关键帧建立对应的视频帧训练库;最后通过主成分分析对输入视频帧进行降维处理,以便快速得到输入视频帧的最佳支持向量机分类器参数,从而最终实现自动分类。利用多种类型混合的体育视频数据集进行分类实验。实验结果表明,提出的体育运动视频分类算法能够快速有效地实现分类,并获得较高的分类精度。
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