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基于非场景目标特征的篮球视频事件检测及其体育教学应用的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1. 绪论第12-31页
    1.1 研究动机第12-14页
    1.2 研究现状第14-28页
        1.2.1 篮球视频事件检测的一般流程第14-21页
        1.2.2 篮球视频时钟数字的定位识别第21-24页
        1.2.3 篮球视频比赛暂停边界检测第24-26页
        1.2.4 篮球视频进球得分类型识别第26-28页
    1.3 本文的研究工作概述第28-29页
    1.4 实验中所用到的数据集第29页
    1.5 本文的组织结构第29-31页
2. 单视频时钟数字的定位识别第31-42页
    2.1 算法概述第31-33页
        2.1.1 秒像素周期性方法介绍第31-32页
        2.1.2 算法的流程第32-33页
    2.2 秒位数字定位第33-35页
        2.2.1 潜在秒像素检测第33-35页
        2.2.2 秒位区域的定位第35页
    2.3 时钟其他数位数字的定位第35-37页
        2.3.1 时钟数字颜色的学习第35-36页
        2.3.2 时钟数字之间水平距离的计算第36-37页
    2.4 时钟数字的识别第37-38页
        2.4.1 基于序列模板匹配的时钟秒位数字识别第37页
        2.4.2 时钟其他数位数字的识别第37-38页
    2.5 实验结果第38-41页
        2.5.1 测试数据的准备第38页
        2.5.2 与传统算法的比较第38-40页
        2.5.3 算法中阂值参数的取值及说明第40-41页
    2.6 小结第41-42页
3. 篮球视频中双时钟数字的定位识别第42-48页
    3.1 算法的流程第42页
    3.2 基于像素自身颜色变化的潜在秒像素检测第42-44页
    3.3 比赛时钟和24秒钟的区分第44页
    3.4 24秒钟的秒位数字识别第44-45页
    3.5 实验结果第45-47页
        3.5.1 篮球视频双时钟的定位及时钟秒位数字识别第45-46页
        3.5.2 算法中阈值参数的取值及说明第46-47页
    3.6 小结第47-48页
4. 基于双时钟数字信息的篮球视频中比赛暂停事件的边界检测第48-54页
    4.1 算法流程第48-49页
    4.2 篮球视频比赛暂停发生的检测第49页
    4.3 篮球视频时钟暂停帧的检测第49-51页
    4.4 篮球视频比赛暂停边界的估计第51页
    4.5 实验结果第51-53页
        4.5.1 篮球视频比赛暂停发生的检测第51-52页
        4.5.2 篮球视频比赛暂停边界检测第52-53页
    4.6 小结第53-54页
5. 基于暂停边界和比分数字信息的篮球视频中进球事件的得分类型识别第54-60页
    5.1 算法流程第54-55页
    5.2 得分类型为罚球的识别第55页
    5.3 得分类型为三分球的识别第55-58页
        5.3.1 比分数字转换的性质第56页
        5.3.2 基于领域知识的比分识别条件随机场模型第56-57页
        5.3.3 转换前后比分数字的识别第57-58页
    5.4 实验结果第58-59页
        5.4.1 篮球视频进球为罚球的识别第58页
        5.4.2 进球是否为三分球的识别第58-59页
    5.5 小结第59-60页
6. 体育教学辅助系统中篮球视频得分事件的搜索与重播功能第60-66页
    6.1 相关工作第60页
    6.2 模块设计第60-62页
        6.2.1 解码模块第61页
        6.2.2 得分事件检测模块第61-62页
        6.2.3 记录生成模块第62页
    6.3 模块实现第62-65页
        6.3.1 解码第62页
        6.3.2 得分事件边界定位第62-63页
        6.3.3 记录生成第63页
        6.3.4 功能展示第63-65页
    6.4 小结第65-66页
7. 总结与展望第66-69页
    7.1 总结第66-67页
    7.2 未来的工作第67-69页
参考文献第69-74页
攻读博士学位期间发表的论文、科研成果等第74-75页
致谢第75页

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