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利用卷积神经网络的体育视频运动员检测
引用本文:
周轶枫,杨滨峰.利用卷积神经网络的体育视频运动员检测[J].湘潭大学自然科学学报,2017(1):95-98.
作者姓名:
周轶枫
杨滨峰
摘 要:
针对体育视频中多尺度运动员的检测问题,提出一种基于卷积神经网络的自动检测方法.首先,从视频帧中获得运动员图像,并结合非运动员图像构建训练集,利用Bootstrapping算法来训练卷积神经网络分类器.然后,对于输入的图像帧,通过二次采样构建不同尺度的图像金字塔,并通过卷积神经网络检测出多个候选运动员位置.最后,计算这些候选运动员的重心,获得一个具有代表性的候选运动员,再通过一个局部搜索过程来确定最终的运动员位置.实验结果表明,该方案具有较高的检测率和较低的误报率.
关 键 词:
运动员检测
卷积神经网络
体育视频
Bootstrapping算法
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