基于自适应双阈值和主色率的足球视频镜头的分割

为了有效地实现对足球视频镜头边界检测,该文提出了一种基于自适应双阈值并结合主色率的镜头分割算法.该算法首先采用滑动窗口,基于颜色直方图的分布得到局部自适应的双闽值,然后在HSV颜色空间中提取当前帧图像的主色,并基于圆柱距离求出主色像素点,接着在此基础上获取该帧的主色率,最后用双阈值结合主色率对足球视频镜头分割.实验结果证明:该方法对足球视频能较好地实现突变和渐变检测,为基于语义的足球视频的检索奠定了很好的结构化基础.     

基于颜色与边缘分布的足球视频镜头分类方法

针对足球视频镜头的特点,提出了一种基于颜色与边缘分布的视频镜头分类方法.首先利用高斯混合模型(GMM)对草地颜色建模,然后利用已建立的GMM计算出每个镜头的草地颜色分布特征.针对颜色特征对光照的敏感性,提出利用边缘分布作为颜色特征的补充,二者的结合突出了不同镜头的特点.利用所提出的特征,采用适合小样本分类问题的支持向量机(SVM)对足球视频镜头分类.实验表明,新方法的平均分类准确率可达92%以上.     

足球视频中近镜头的分类方法

视频镜头类型能够弥补低级特征和高级语义之间的鸿沟,有利于精彩事件的检测.文中在现有镜头分类算法的基础上,提出了一种将足球视频中的近镜头进一步分成特写镜头和场外观众镜头的分类方法.该方法选取近镜头关键帧图像在RGB颜色空间中颜色分量最少的单色图像,并对其进行尺寸归一化,然后采用各向同性Sobel算子和闭运算处理,获得二值边缘图像,最后通过计算二值边缘图像中黑色分块的个数实现两类镜头的分类判别.实验结果表明,文中方法是有效且实用的.     

基于改进的SIFT算法交通标志牌的检测与识别

提出了一种针对自然场景下的标志牌的检测和识别算法,首先对获取的视频进行帧提取,采用图像增强算法对图像进行预处理,进而转换到HSV颜色空间,利用其颜色和形状特征进行检测定位,再根据感兴趣区域的面积特征排除多余目标,最后根据改进的SIFT特征匹配算法,利用最近邻分类器算法进行识别,样本库选用的是自然场景下的道路交通中的数据,通过对比实验发现,该算法在保证检测率的同时大大提高了算法的实时性。     

足球比赛场景中交互行为分析方法研究

目前的视频处理研究主要关注足球视频的基础方面的问题, 而在视频语义方面的工作尚不完善。 为此, 对足球比赛视频中存在的交互行为进行分析, 研究了足球比赛视频语义理解的关键问题, 为实现从一般比赛场景去理解和分析比赛进行了有益的探索。 首先进行场景分析, 利用主颜色提取视频中场地区域并标定场地线; 其次, 检测场景中的球员并判定其队属, 同时利用 Kalman 滤波实现对足球目标的跟踪; 最后, 判定球队的进攻方向的目的语义, 同时获取足球真实轨迹, 进行轨迹分割, 识别球员与足球的交互行为, 并在此基础上结合足球领域的知识进行进攻策略的分析。 实验结果表明, 该算法能很好地解决视频分析各阶段的问题, 能有效分析视频中存在的交互行为, 并从足球领域的角度实现进攻策略分析,进攻模式识别结果查准率达到 71% 以上, 查全率达到 85% 以上, 有益于计算机视觉的应用研究和足球视频科学分析。     

融合颜色与运动信息的视频显著性滤波器

根据人眼视觉的特点,提出一种融合颜色及运动信息的视频显著性滤波器.该滤波器分三个步骤检测视频图像的显著性区域:首先利用超像素分割算法将视频图像划分为若干视觉近似一致的紧凑子块;其次以统一的多维高斯滤波形式计算四个测度,分别表征每个子块的颜色独立性、颜色空间分布、运动独立性以及运动空间分布;最后同样通过多维高斯滤波对四个测度进行融合以生成视觉显著性图,进而检测出视频中的显著性区域.实验结果表明:与其他现有的显著性检测方法相比,该滤波器能更准确地检测出视频中的显著性区域.     

基于HHMM的多线索融合和事件推理方法

为了解决基于内容检索技术中低层特征与高层语义之间存在语义间隔问题提出了基于多层次线索与事件的分层模型,以及相应的基于分层隐Markov模型(HHMM)的多线索融合和事件推理方法。其中线索是对事件进行推理的要素,它是低层特征与事件之间的中间层次。在将视频流分割为镜头后,从各个镜头中抽取若干与事件密切相关的线索,构造并训练各事件的HMM模型,用于融合线索和进行事件推理。由于输入视频通常包含多个事件,不可避免会遇到时域分割问题,因此构造一个HHMM模型用于同时进行视频流的合理分割和事件的识别。对足球视频的大量实验结果表明,该方法可有效地检测足球视频事件,并在抽取的线索不完全可靠的情况下具有一定的鲁棒性。     

基于Adaboost算法和颜色特征的公交车辆视频检测

针对城市交通公交车辆视频检测问题,本文建立一种基于Adaboost算法和车窗颜色特征的公交车辆视频检测算法。首先采用前景检测方法寻找运动的车辆,这种方法是对经过滤波、膨胀的三帧差分法和经过滤波、阈值法去阴影、膨胀处理的混合高斯法这两种方法获取的前景进行"与"操作。并对前景检测算法中获取的运动车辆使用Adaboost算法和haar特征训练的分类器进行检测,将公交车辆和大客车车辆与其他小客车车辆进行分类。然后,考虑到公交车辆相对于大客车车辆,其车窗具有明显的用于标示公交线路等信息的特征颜色,采用canny算子边缘检测法,结合连通域处理进行车窗定位,将车窗区域转入HSV颜色空间,统计特征颜色像素占车窗总像素的比率,并与设定的阈值进行比较,若大于该阈值,则判断为公交车辆,否则为非公交车辆。在visual studio 2010和opencv测试平台上,对包含公交车辆的城市交通流视频进行实验,测试结果显示,本文的运动检测算法能较好地适应视频序列中的噪声,比单一的三帧差分或混合高斯法具有更高的鲁棒性,经测试大量包含公交车辆视频序列后获取的canny边缘检测及连通域阈值,能够让车窗定位的准确率达到95%以上,车窗特征颜色的识别算法能够有效、准确地区分公交车辆和大客车车辆,从而实现对公交车辆的检测和识别。     

基于HSV颜色空间的视频镜头检测算法

根据视频镜头与镜头切换时颜色特征的变化,提出了一种基于HSV（色调Hue,饱和度Saturation和亮度值Value）颜色空间的镜头检测算法。该算法充分利用视频同一镜头背景变化不大的特点,以H、S、V三个颜色分量的均值和方差作为特征参数,计算两帧之间的颜色差异度,从而克服了同一镜头内相邻帧的细微变化的影响,能有效的检测出视频中镜头切换的位置。     

一种基于特征检测的机器人足球检测识别方法

针对足球机器人目标识别的实际特点,以智能足球机器人为研究对象,提出了一种基于足球颜色、面积匹配模板和边缘特征相结合的足球检测方法。此方法首先利用颜色特征信息对图像中颜色相似度进行计算来完成足球的颜色识别。然后,通过分析计算足球在全景摄像头中处于不同位置所成的图像像素尺寸与场地中所处位置距离之间关系,建立了足球识别的面积匹配模板,根据该模板可以计算出在图像中处于不同距离的足球轮廓面积。在此基础上,结合足球边缘特征进一步完成对足球的识别。实验表明该方法能够有效地提高足球识别的效率和准确性,并具有较好的实时性;同时对其他目标物的识别也具有一定的借鉴意义。     

2012欧洲足球锦标赛决赛阶段进球特征分析

分析了2012年欧洲足球锦标赛决赛阶段31场比赛共76个进球特征.结果表明,本届比赛进球多,前锋是最主要的得分队员,罚球区是进球的最佳区域;比赛的4660 min、7690 min时段是进球的高峰期;中路配合进攻是最有效的进球方式;脚内侧射门进球率最高,头球仍是射门进球最多的进攻方式.     

一种改进的基于互信息量的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的基础环节。由于视频类型与内容众多,目前镜头边界检测中存在阈值选取困难、查全率和查准率不高等问题。针对以上问题提出一种改进的基于互信息量的镜头边界检测算法,在字幕检测定位算法有效定位字幕区域的基础上,通过比较非字幕、非四角区域HSV空间直方图求取的相邻帧间互信息量的差异程度,实现镜头边界检测。实验表明,与当前应用最广泛且比较有效的双阈值算法相比,突变镜头检测综合性能平均提高12.4%,渐变镜头检测综合性能平均提高8.2%,通过自适应阈值的选取,有效解决了阈值依赖人工经验选取的问题;与当前已提出的基于互信息量的镜头边界检测算法相比,该算法降低了计算复杂度、几乎能检测所有的淡入淡出镜头边界,并使得镜头边界检测具有较高的查全率与查准率。     

一种基于特征提取与追踪的视频复制粘贴篡改检测方法

提出一种基于特征提取与追踪的视频篡改检测方法.首先对视频序列按照一定帧间隔进行特征提取,寻找出首个篡改帧及其篡改区域;其次采用追踪算法对该篡改区域进行学习,并定位该帧之后的每个视频帧的可疑区域;最后对可疑区域再使用特征提取算法进行相似点匹配,确定出视频篡改帧的位置及其篡改区域.结果证明了方法的有效性和鲁棒性,以及在执行时间上相对于已有算法的优越性.     

基于颜色增强变换和MSER检测的烟雾检测算法

在远距离烟雾视频监控中,当烟雾区域小或运动缓慢时,烟雾检测变得非常困难,为了解决这一问题,提出了一种基于烟雾增强颜色变换和MSER（maximally stable extremal regions）检测的烟雾检测算法.首先提出了一种新型烟雾增强颜色变换,可使变换后图像中烟雾区域更加突出,便于后续的分割;其次在变换图像上检测MSER区域,分割出烟雾区域,避免了基于颜色信息或运动信息等传统方法难以准确分割烟雾的缺点;最后针对烟雾的特点,提出了烟雾的静态和动态判据,并以通过静态和动态判据的次数判定是否为烟雾,并进行报警.实验结果表明,该算法可在远距离烟雾视频监控中准确地检测出烟雾区域,具有较高的可靠性.      

2010年南非世界杯足球赛决赛进球情况分析

采用录像观察法、文献资料法、对比分析和归纳统计法,对2010年世界杯足球赛决赛阶段64场比赛145个进球情况进行系统分析.结果显示:19届世界杯进球数是近4届世界杯最少的;比赛的开始时段是进球的低谷;75～90 min时段是进球的高峰;下半场的进球数高于上半场;射门方式以抢点直接射门为主;73.1%的进球数是经过0～4次传递后打进的;进球的主要射门区域是在罚球区内;进球射门方式以脚射为主;中路进攻和边路进攻相结合才是进球的有效手段;进球属性以地滚和低平球为主;各位置进球最多的是前锋运动员.     

基于摄像机的人体运动分析系统标志点图像处理

针对基于普通摄像技术的人体运动分析系统检测精度与处理速度低的问题,提出了一种快速标志点模糊图像预处理及标志点识别与跟踪的新方法。该方法首先利用快速模糊边缘检测算法对图像进行增强处理,然后使用作者构造的基于阈值法的连通域判别算法提取标志点图像边缘,最后运用“一阶预测—局部搜索”方法查找与跟踪标志点。对比实验及临床应用结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度。该方法尽管是针对由普通摄像机替代专用设备建造的人体运动信息分析系统中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究。     

实时背景下的遗撒物体检测研究

在视频智能监控系统中,遗撒物体的检测是一个重要的环节.首先通过建立混合高斯模型实时更新视频序列的背景图像,然后利用背景差分实现对运动目标的检测,最后将检测出的运动物体的重心、面积及轮廓作为参数,用来判断一段时间连续视频序列中参数的不变性,从而检测出遗撒物体.实验结果表明,该方法能准确的检测出遗撒物体,具有很强的可靠性和鲁棒性.     

低频干扰下无线多媒体网络中不良视频检测算法

当前无线多媒体网络容易受到低频干扰,传统不良视频检测算法无法有效去除干扰,导致检测结果不可靠。为此,提出一种新的无线多媒体网络中不良视频检测算法。为了使运动矢量平滑,通过向量中值滤波技术对其施行处理。为了避免因摄像头位置变动造成的干扰,采用平均值法对视频进行进一步处理。在无线多媒体网络视频序列时间轴中,将局部光问题转换成关键帧识别问题。在获得关键帧的基础之上,通过HIS模型快速准确地实现肤色部分的提取,判断检测视频是否为不良视频。经实验验证,所提算法检测精度高、结果可靠,且开销小。     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

第15届亚洲杯足球赛进球时间及方式特征研究

对15届卡塔尔亚洲杯足球赛决赛阶段16支球队32场比赛的90个进球特征进行统计与分析,结果显示：上、下半场进球数基本持平;抢点直接射门进球数最多;罚球区内是最佳进球区域．