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足球视频主题建模及内容分析方法研究

作者简介第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-25页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·足球视频内容分析研究现状第12-17页
     ·视频特征提取第12-15页
     ·视频内容分析第15-17页
   ·本文的主要研究内容及章节安排第17-19页
 本章参考文献第19-25页
第二章 主题模型与场景分析第25-41页
   ·引言第25-27页
   ·LDA 模型及其学习算法第27-32页
     ·LDA 模型第27-30页
     ·LDA 模型的参数估计第30-32页
   ·DiscLDA 模型及其学习算法第32-37页
     ·DiscLDA 模型第32-35页
     ·DiscLDA 模型的参数估计第35-36页
     ·DiscLDA 模型的分类推理第36-37页
   ·本章小结第37-38页
 本章参考文献第38-41页
第三章 足球视频场景分析第41-61页
   ·引言第41-42页
   ·基于颜色特征的镜头分类第42-45页
     ·颜色比例特征第42-44页
     ·语义颜色的自适应提取第44-45页
     ·视频镜头的分割与分类第45页
   ·基于 S-DiscLDA 的场景分析第45-54页
     ·S-DiscLDA 模型第45-50页
     ·S-DiscLDA 模型的参数估计第50-51页
     ·S-DiscLDA 模型的近似推理第51-53页
     ·基于 S-DiscLDA 的足球场景分析第53-54页
   ·实验结果与分析第54-58页
     ·基于颜色特征的镜头分类实验结果与分析第54-56页
     ·基于 S-DiscLDA 的足球场景分析实验结果与分析第56-57页
     ·基于 S-DiscLDA 的一般场景分析实验结果与分析第57-58页
   ·本章小结第58页
 本章参考文献第58-61页
第四章 足球视频中的场地线检测第61-71页
   ·引言第61-62页
   ·基于方向信息的单帧场地线检测第62-64页
   ·基于卡尔曼滤波的场地线跟踪第64-68页
     ·独立帧的场地线检测第64-65页
     ·基于视频的场地线跟踪第65-68页
   ·实验结果与分析第68-69页
     ·单帧场地线检测结果第68页
     ·视频片段场地线检测结果第68-69页
   ·本章小结第69页
 本章参考文献第69-71页
第五章 足球广播视频中相机标定第71-83页
   ·引言第71-72页
   ·非球门区域相机标定第72-76页
     ·含有越位辅助线的足球场地模型第72页
     ·相机模型与 DLT 标定算法第72-74页
     ·Pan-tilt 相机标定算法(Pan-tilt Camera Calibration algorithm, PCC)第74-75页
     ·球场相机标定的实现第75-76页
   ·实验结果与分析第76-79页
     ·PCC 算法与 DLT 算法在鲁棒性上的对比第76-78页
     ·PCC 算法对相机状态的依赖性第78-79页
   ·本章小结第79-80页
 本章参考文献第80-83页
第六章 足球视频中的进攻策略分析第83-99页
   ·引言第83-85页
   ·足球策略分析与轨迹提取第85-87页
     ·足球策略分析第85-86页
     ·目标真实坐标计算第86-87页
   ·足球进攻策略分析第87-92页
     ·足球真实轨迹的分割第87-89页
     ·进攻模式的识别第89-92页
   ·实验结果与分析第92-94页
     ·足球状态识别结果第93页
     ·进攻模式识别结果第93-94页
     ·策略分析用户调查第94页
   ·本章小结第94-95页
 本章参考文献第95-99页
第七章 总结与展望第99-101页
   ·总结第99-100页
   ·展望第100-101页
致谢第101-103页
攻读博士学位期间的研究成果第103-105页

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