多线索融合的足球视频语义分析及事件检测
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 足球视频镜头分类 | 第14-28页 |
| ·视频结构化的基本概念 | 第14页 |
| ·关键帧的提取 | 第14-16页 |
| ·关键帧提取方案概述 | 第14-15页 |
| ·关键帧提取方案 | 第15-16页 |
| ·镜头分类方案回顾 | 第16页 |
| ·镜头分类方案 | 第16-26页 |
| ·基于主色的镜头粗分类 | 第18-20页 |
| ·含球场区域的镜头分类 | 第20-24页 |
| ·不含球场区域的镜头分类 | 第24-26页 |
| ·镜头分类结果分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 3 慢镜头检测 | 第28-36页 |
| ·慢镜头回放类别 | 第28页 |
| ·慢镜头检测方案回顾 | 第28-29页 |
| ·基于徽标特征的慢镜头检测 | 第29-34页 |
| ·徽标镜头的检测 | 第30-33页 |
| ·根据徽标镜头定位慢镜头 | 第33页 |
| ·算法的具体步骤与流程图 | 第33-34页 |
| ·慢镜头检测结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 足球视频事件的HMM模型 | 第36-60页 |
| ·HMM基本理论 | 第36-39页 |
| ·马尔可夫(Markov)过程与马尔可夫链 | 第36-38页 |
| ·HMM定义 | 第38-39页 |
| ·HMM的基本算法 | 第39-46页 |
| ·前向-后向算法 | 第40-43页 |
| ·Viterbi算法 | 第43-44页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第44-46页 |
| ·HMM算法的改进 | 第46-48页 |
| ·前向-后向算法的改进 | 第46-47页 |
| ·Viterbi算法的改进 | 第47页 |
| ·Baum-Welch算法的改进 | 第47-48页 |
| ·构造事件的HMM模型 | 第48-50页 |
| ·HMM多线索的融合 | 第50-53页 |
| ·基于HMM的事件训练 | 第53-56页 |
| ·参数的初始化 | 第53-55页 |
| ·参数的训练过程 | 第55-56页 |
| ·基于HMM的事件检测 | 第56-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 5 基于HHMM的足球视频检测 | 第60-72页 |
| ·HHMM基本理论 | 第60-62页 |
| ·HHMM的基本算法 | 第62-66页 |
| ·广义前向-后向算法 | 第62-63页 |
| ·广义Viterbi算法 | 第63-64页 |
| ·广义Baum-Welch算法 | 第64-66页 |
| ·构造足球视频的HHMM模型 | 第66页 |
| ·HHMM的训练 | 第66-67页 |
| ·无监督的学习方法训练HHMM | 第66-67页 |
| ·有监督的学习方法训练HHMM | 第67页 |
| ·基于HHMM的足球视频检测 | 第67-69页 |
| ·实验结果分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文主要工作 | 第72页 |
| ·下一步研究方向 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
