足球视频精彩事件检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 本论文的研究目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 足球视频的结构化分析 | 第11-13页 |
| 1.2.2 中低层特征的提取与融合 | 第13-14页 |
| 1.2.3 足球视频语义内容的检测与分类 | 第14-18页 |
| 1.3 本文主要研究工作和创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 多核学习支持向量机模型研究 | 第20-30页 |
| 2.1 支持向量机 | 第20-24页 |
| 2.1.1 线性支持向量机 | 第20-22页 |
| 2.1.2 带软间隔的支持向量机 | 第22-23页 |
| 2.1.3 核函数 | 第23-24页 |
| 2.2 多核学习 | 第24-29页 |
| 2.2.1 基本思想 | 第24-25页 |
| 2.2.2 多核学习算法 | 第25-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于语义镜头的事件边界检测 | 第30-44页 |
| 3.1 融合平均梯度的镜头边界检测 | 第30-36页 |
| 3.1.1 HSV颜色特征 | 第30-31页 |
| 3.1.2 边缘特征 | 第31-34页 |
| 3.1.3 算法流程 | 第34-35页 |
| 3.1.4 实验 | 第35-36页 |
| 3.2 基于语义镜头的Play-Break分割 | 第36-43页 |
| 3.2.1 镜头类型检测 | 第37-40页 |
| 3.2.2 回放检测 | 第40-42页 |
| 3.2.3 Play-Break生成 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于MKL-SVM的典型事件检测 | 第44-59页 |
| 4.1 中低层语义线索提取 | 第44-52页 |
| 4.1.1 罚球区检测 | 第44-47页 |
| 4.1.2 球员数量检测 | 第47页 |
| 4.1.3 镜头关注点确认 | 第47-49页 |
| 4.1.4 中场区域检测 | 第49页 |
| 4.1.5 角球区域检测 | 第49-51页 |
| 4.1.6 其他特征 | 第51-52页 |
| 4.2 基于Play-Break的球门事件检测 | 第52-55页 |
| 4.2.1 中低层语义线索构成 | 第52-53页 |
| 4.2.2 实验 | 第53-55页 |
| 4.3 基于K-P镜头对的角球事件检测 | 第55-58页 |
| 4.3.1 中低层语义线索构成 | 第56-57页 |
| 4.3.2 实验 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
