计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2006年
7期
1207-1215
,共9页
刘扬%黄庆明%高文%叶齐祥
劉颺%黃慶明%高文%葉齊祥
류양%황경명%고문%협제상
球场检测%自适应高斯混合模型%增量期望最大算法%足球视频%场景分类
毬場檢測%自適應高斯混閤模型%增量期望最大算法%足毬視頻%場景分類
구장검측%자괄응고사혼합모형%증량기망최대산법%족구시빈%장경분류
球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用.为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptive Gaussian mixture model,GMM)的球场检测算法.该算法首先从视频中任意抽取一些图像,并自动分析这些图像的主要颜色,从中找到主颜色的近似分布,然后,利用GMM拟合主要颜色分布.为提高模型的适应能力,在球场检测过程中,利用当前GMM球场检测结果和增量期望最大(incremental expectation maximum,IEM)算法不断更新模型参数,从而得到更加准确的参数估计,并用于后续图像中球场和非球场像素进行分类.最后,根据球场区域在图像中的分布,对足球比赛场景进行分类.实验证明,提出的算法具有良好的性能.
毬場檢測在體育視頻內容分析中有著重要作用.為瞭剋服由于不同光照、不同相機、不同拍攝角度造成毬場顏色的非均一性問題,提齣瞭一種基于自適應高斯混閤模型(adaptive Gaussian mixture model,GMM)的毬場檢測算法.該算法首先從視頻中任意抽取一些圖像,併自動分析這些圖像的主要顏色,從中找到主顏色的近似分佈,然後,利用GMM擬閤主要顏色分佈.為提高模型的適應能力,在毬場檢測過程中,利用噹前GMM毬場檢測結果和增量期望最大(incremental expectation maximum,IEM)算法不斷更新模型參數,從而得到更加準確的參數估計,併用于後續圖像中毬場和非毬場像素進行分類.最後,根據毬場區域在圖像中的分佈,對足毬比賽場景進行分類.實驗證明,提齣的算法具有良好的性能.
구장검측재체육시빈내용분석중유착중요작용.위료극복유우불동광조、불동상궤、불동박섭각도조성구장안색적비균일성문제,제출료일충기우자괄응고사혼합모형(adaptive Gaussian mixture model,GMM)적구장검측산법.해산법수선종시빈중임의추취일사도상,병자동분석저사도상적주요안색,종중조도주안색적근사분포,연후,이용GMM의합주요안색분포.위제고모형적괄응능력,재구장검측과정중,이용당전GMM구장검측결과화증량기망최대(incremental expectation maximum,IEM)산법불단경신모형삼수,종이득도경가준학적삼수고계,병용우후속도상중구장화비구장상소진행분류.최후,근거구장구역재도상중적분포,대족구비새장경진행분류.실험증명,제출적산법구유량호적성능.