基于有限状态机的体育视频比赛类型识别
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·基于内容的信息检索 | 第8-10页 |
| ·基于内容的体育视频检索 | 第10-13页 |
| ·体育视频检索的研究意义 | 第10-11页 |
| ·体育视频检索的国内外动态及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·FSM 在视觉信息检索领域的应用 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文各章内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 FSM 模型研究 | 第17-27页 |
| ·FSM 基本思想 | 第17-20页 |
| ·有限状态机模型 | 第17-18页 |
| ·有限状态机的程序实现 | 第18-19页 |
| ·流程状态机的解释/执行 | 第19-20页 |
| ·应用状态机的具体执行 | 第20页 |
| ·FSM 算法研究 | 第20-26页 |
| ·前向-后向算法 | 第20-22页 |
| ·Viterbi 算法 | 第22-23页 |
| ·Baum-Welch 算法 | 第23-25页 |
| ·几种算法试验结果对比 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 体育视频结构分析及特征提取 | 第27-43页 |
| ·体育视频结构分析 | 第27-30页 |
| ·体育视频镜头边界的检测方法研究 | 第30-40页 |
| ·前景背景分离——初步分割 | 第31-35页 |
| ·运动场景自适应检测 | 第35-36页 |
| ·运动信息提取——进一步分割 | 第36-40页 |
| ·视频帧的特征描述符 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于FSM 的体育视频语义推理 | 第43-59页 |
| ·体操比赛的FSM 构建 | 第44-48页 |
| ·最大匹配和最优匹配简介 | 第48-49页 |
| ·FSM 的训练 | 第49-54页 |
| ·镜头检索 | 第49-51页 |
| ·初步得到可能的相似片断 | 第51页 |
| ·最大匹配确定真正的相似片断 | 第51-54页 |
| ·基于FSM 的比赛类型识别 | 第54-58页 |
| ·最优匹配计算视觉因子 | 第55-56页 |
| ·动态规划算法计算顺序因子 | 第56-57页 |
| ·计算干扰因子 | 第57页 |
| ·计算总的相似度 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 实验结果及性能评价 | 第59-63页 |
| ·仿真实验环境 | 第59-60页 |
| ·系统实现 | 第60-61页 |
| ·检索模块 | 第60-61页 |
| ·判别模块 | 第61页 |
| ·实验结果及性能评估 | 第61-63页 |
| ·精确的片段检索 | 第61-62页 |
| ·相似的片段检索 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·本文完成的工作 | 第63页 |
| ·进一步工作的建议 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 摘要 | 第72-75页 |
| ABSTRACT | 第75-79页 |
| 致 谢 | 第79页 |
