| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 视频分析概述 | 第11-12页 |
| 1.2.1 视频分析研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 基于结构化的视频分析 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于事件的视频分析 | 第12页 |
| 1.3 足球视频语义事件检测现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 语义的概念 | 第13页 |
| 1.3.2 足球视频的多层次结构分析 | 第13-14页 |
| 1.3.3 足球视频语义事件的检测 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与目标 | 第15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 事件检测处理流程和镜头分割 | 第17-24页 |
| 2.1 问题分析 | 第17-18页 |
| 2.2 算法整体设计 | 第18-19页 |
| 2.3 镜头分割 | 第19-21页 |
| 2.4 关键帧提取 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 语义镜头标注方法 | 第24-35页 |
| 3.1 重放镜头标注 | 第24-32页 |
| 3.1.1 重放镜头的检测方法 | 第24-27页 |
| 3.1.2 传统的基于运动特征和徽标的重放镜头检测的设计与实现 | 第27-30页 |
| 3.1.3 改进的重放镜头检测的设计与实现 | 第30-32页 |
| 3.2 远景镜头、中景镜头标注 | 第32-33页 |
| 3.3 特写镜头标注 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章基于球门检测的进球事件定位 | 第35-42页 |
| 4.1 算法整体描述 | 第35-36页 |
| 4.2 边缘提取 | 第36-39页 |
| 4.3 平行线检测 | 第39-40页 |
| 4.4 人工规则 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章结合遗传算法的HMM训练算法改进 | 第42-50页 |
| 5.1 HMM模型的定义 | 第42-43页 |
| 5.2 隐马尔科夫需要解决三个基本问题及解决方案 | 第43-46页 |
| 5.2.1 第一个问题的求解 | 第43-45页 |
| 5.2.2 第二个问题的求解 | 第45页 |
| 5.2.3 第三个问题的求解 | 第45-46页 |
| 5.3 利用遗传算法改进BAUM-WELCH算法 | 第46-49页 |
| 5.3.1 遗传算法简介 | 第46-47页 |
| 5.3.2 编码方案 | 第47-48页 |
| 5.3.3 适应度函数 | 第48页 |
| 5.3.4 遗传算子选择 | 第48页 |
| 5.3.5 终止准则 | 第48页 |
| 5.3.6 训练算法 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| 6.1 实验说明 | 第50-51页 |
| 6.2 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 6.2.1 重放镜头检测 | 第51-53页 |
| 6.2.2 事件定位 | 第53-54页 |
| 6.2.3 利用遗传算法改进HMM | 第54-55页 |
| 6.2.4 完整流程 | 第55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在学研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |