| 目录 | 第1-7页 |
| 图目录 | 第7-9页 |
| 表目录 | 第9-11页 |
| 摘要 | 第11-12页 |
| Abstract | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-32页 |
| ·问题的提出 | 第15-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19-29页 |
| ·本文的主要工作 | 第29-31页 |
| ·论文的内容安排 | 第31-32页 |
| 第二章 基于BSU的体育视频语义内容分析框架 | 第32-54页 |
| ·视频内容金字塔形的分层结构 | 第32-33页 |
| ·基于BSU的体育视频语义内容分析的概念模型——BSUCN | 第33-45页 |
| ·基于概率统计关联模型的体育视频语义内容分析的技术框架 | 第45-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 基于高斯混合模型的AudioBSU语义内容分析 | 第54-72页 |
| ·体育视频AudioBSU的类型与特征 | 第54-56页 |
| ·高斯混合模型简介 | 第56-57页 |
| ·体育视频AudioBSU语义内容分析的基本流程 | 第57-58页 |
| ·体育视频伴随音轨的特征抽取 | 第58-65页 |
| ·高斯混合模型关联器的训练与测试 | 第65-68页 |
| ·实验结果与讨论 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 基于隐马尔可夫模型的SceneBSU语义内容分析 | 第72-89页 |
| ·体育视频SceneBSU的类型与特征 | 第72-75页 |
| ·隐马尔可夫模型简介 | 第75-77页 |
| ·体育视频SceneBSU语义内容分析的基本流程 | 第77-80页 |
| ·比赛视频的特征抽取 | 第80-81页 |
| ·隐马尔可夫模型关联器的训练与测试 | 第81-85页 |
| ·实验结果与讨论 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络的EventBSU语义内容分析 | 第89-109页 |
| ·体育视频EventBSU语义内容分析概述 | 第89-91页 |
| ·基于贝叶斯网络的足球视频进球事件的语义内容分析 | 第91-104页 |
| ·其它EveniBSU的语义内容分析 | 第104-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 体育视频语义内容分析和摘要平台SCASP的设计与实现 | 第109-117页 |
| ·SCASP平台的设计 | 第109-112页 |
| ·SCASP平台的实现 | 第112-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第七章 总结与展望 | 第117-123页 |
| ·本文的主要贡献 | 第117-119页 |
| ·进一步的研究方向 | 第119-121页 |
| ·展望 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 攻读博士学位期间发表论文、出版著作及科研成果获奖情况 | 第137-139页 |
| 附录 文中术语英汉对照表 | 第139-140页 |
