20xx年體育視頻的內(nèi)容標(biāo)注和解析技術(shù)研究(編輯修改稿)
2025-01-25 05:19 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 域知識.
圖1 跳水比賽的樹狀結(jié)構(gòu)
4,總結(jié)
綜上對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的調(diào)查,我們有以下結(jié)論:
(1),如足球比賽中的草色比率,主要來自對體育視頻制作的總結(jié),如精彩場面的重放,選擇合適的特征進(jìn)行分析是取得研究成功的基礎(chǔ).
(2),綜合體育視頻中所包含的音頻特征和文本信息,一個(gè)語義事件常常是一個(gè)多模式的表達(dá),如運(yùn)動員的跳水事件既有視覺上的運(yùn)動也有聽覺上的踏板聲和入水聲,融合多模式尤為重要.
(3),其視頻數(shù)據(jù)也非常龐大,因而提高處理速度是很有意義的,不需要完全解碼,可以顯著提高處理速度.[22][31]表明基于壓縮域的分析不僅能夠大幅度降低計(jì)算量,同時(shí)也能獲得較好的結(jié)果,或者作為進(jìn)一步處理的基礎(chǔ).
(4),體育視頻中的事件檢測常常需要綜合多種特征分析手段,統(tǒng)計(jì)算法易于混合多種特征同時(shí)又具備一定的學(xué)習(xí)能力,因而具有更大的實(shí)用價(jià)值.
(5),對于提高分析的精度和深度都是有價(jià)值的.
(6),但是它們對結(jié)構(gòu)的分析主要是基本場景的分解,如[20]中將足球視頻分為比賽進(jìn)行和暫停,[31],如圖1所示,這方面的研究還沒有.
(7)沒有一個(gè)統(tǒng)一的體育視頻內(nèi)容分析框架.[31]中提出了一個(gè)視頻分析的一般框架,但是他們的系統(tǒng)主要是實(shí)現(xiàn)語義事件的檢測,我們認(rèn)為視頻分析的過程應(yīng)該有一個(gè)基本的框架,這對于進(jìn)一步的研究無疑是有意義的.
三,研究目標(biāo),內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵技術(shù)
,是我國的奧運(yùn)優(yōu)勢項(xiàng)目,如層次化的結(jié)構(gòu),最終我們將實(shí)現(xiàn)一個(gè)面向跳水運(yùn)動的視頻查詢系統(tǒng).
如果把視頻也看作一種語言表達(dá),視頻分析在某種程度上與自然語言理解是非常類似的,其目的都是使計(jì)算機(jī)能夠理解信息的內(nèi)容,自然語言理解將詞匯作為基本的處理對象,包括自動分詞,詞性標(biāo)注,由于鏡頭是視頻中具有完整內(nèi)容表達(dá)的最小單位,我們將鏡頭作為體育視頻分析的基本單元,并提出如圖2所示的體育視頻內(nèi)容分析框架.
圖2 體育視頻內(nèi)容分析框架
1,鏡頭檢測
與自動分詞類似,但是在體育視頻中也有其特殊要求:
(1)針對體育視頻數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),算法應(yīng)能實(shí)現(xiàn)快速檢測。
(2)在體育視頻中存在大量的運(yùn)動,算法應(yīng)能盡量避免由于運(yùn)動導(dǎo)致的誤判。
(3)作為之后分析的基礎(chǔ),算法應(yīng)具有較高的準(zhǔn)確性.
2,模式學(xué)習(xí)和語義標(biāo)注
,首先通過對訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)建立分類器,:
(1)多模式提取和選擇領(lǐng)域相關(guān)的特征來表示語義事件。
(2)應(yīng)用壓縮域分析提高處理速度。
(3)設(shè)計(jì)一個(gè)良好的學(xué)習(xí)分類模型,實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確度的識別。
(4)對鏡頭的標(biāo)注應(yīng)當(dāng)有利于后續(xù)的結(jié)構(gòu)分析.
3,文法描述和結(jié)構(gòu)解析
在語義標(biāo)注之后,結(jié)構(gòu)解析的任務(wù)是通過對視頻標(biāo)注序列的分析,我們借鑒自然語言理解中句法分析的思想,根據(jù)體育比賽具有較強(qiáng)結(jié)構(gòu)性的特點(diǎn),使用文法來定義語法規(guī)則,有以下好處:(1)根據(jù)文法描述可以按照體育比賽特定結(jié)構(gòu)進(jìn)行解析。(2),只需要引入相應(yīng)的文法描述,:
(1)自動生成體育視頻的分層瀏覽目錄。
(2)實(shí)際應(yīng)用中視頻流可能不完整或存在標(biāo)注錯(cuò)誤,解析器應(yīng)具有良好的容錯(cuò)能力。
(3)對于大數(shù)據(jù)量的體育視頻,要求結(jié)構(gòu)解析的效率要高.
四,擬采取的研究方法,技術(shù)路線及可行性分析
1,基于壓縮域的鏡頭分割算法
體育視頻中常見的漸變主要有溶解,擦變,特別是其中的一些擦變具有特技效果,通常出現(xiàn)在慢鏡重放的開始和結(jié)束,運(yùn)動矢量以及宏塊信息等,研究一種有效的漸變檢測方法.
圖3 體育視頻中特定模式的擦變
2,體育視頻中語義事件的檢測
(1)通過標(biāo)志性邊界檢測來識別重放事件
[1]中將重放分為三種類型:重復(fù)播放的同一鏡頭。慢動作方式重放的同一鏡頭。,是很難識別準(zhǔn)確的,尤其對于最后一種重放.
通過對體育比賽電視轉(zhuǎn)播的觀察,
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