声明
摘要
1.绪论
1.1 研究动机
1.2 研究现状
1.2.1 篮球视频事件检测的一般流程
1.2.2 篮球视频时钟数字的定位识别
1.2.3 篮球视频比赛暂停边界检测
1.2.4 篮球视频进球得分类型识别
1.3 本文的研究工作概述
1.4 实验中所用到的数据集
1.5 本文的组织结构
2.单视频时钟数字的定位识别
2.1 算法概述
2.1.1 秒像素周期性方法介绍
2.1.2 算法的流程
2.2 秒位数字定位
2.2.1 潜在秒像素检测
2.2.2 秒位区域的定位
2.3 时钟其他数位数字的定位
2.3.1 时钟数字颜色的学习
2.3.2 时钟数字之间水平距离的计算
2.4 时钟数字的识别
2.4.1 基于序列模板匹配的时钟秒位数字识别
2.4.2 时钟其他数位数字的识别
2.5 实验结果
2.5.1 测试数据的准备
2.5.2 与传统算法的比较
2.5.3 算法中阈值参数的取值及说明
2.6 小结
3.篮球视频中双时钟数字的定位识别
3.1 算法的流程
3.2 基于像素自身颜色变化的潜在秒像素检测
3.3 比赛时钟和24秒钟的区分
3.4 24秒钟的秒位数字识别
3.5 实验结果
3.5.1 篮球视频双时钟的定位及时钟秒位数字识别
3.5.2 算法中阈值参数的取值及说明
3.6 小结
4.基于双时钟数字信息的篮球视频中比赛暂停事件的边界检测
4.1 算法流程
4.2 篮球视频比赛暂停发生的检测
4.3 篮球视频时钟暂停帧的检测
4.4 篮球视频比赛暂停边界的估计
4.5 实验结果
4.5.1 篮球视频比赛暂停发生的检测
4.5.2 篮球视频比赛暂停边界检测
4.6 小结
5.基于暂停边界和比分数字信息的篮球视频中进球事件的得分类型识别
5.1 算法流程
5.2 得分类型为罚球的识别
5.3 得分类型为三分球的识别
5.3.1 比分数字转换的性质
5.3.2 基于领域知识的比分识别条件随机场模型
5.3.3 转换前后比分数字的识别
5.4 实验结果
5.4.1 篮球视频进球为罚球的识别
5.4.2 进球是否为三分球的识别
5.5 小结
6.体育教学辅助系统中篮球视频得分事件的搜索与重播功能
6.1 相关工作
6.2 模块设计
6.2.1 解码模块
6.2.2 得分事件检测模块
6.2.3 记录生成模块
6.3 模块实现
6.3.1 解码
6.3.2 得分事件边界定位
6.3.3 记录生成
6.3.4 功能展示
6.4 小结
7.总结与展望
7.1 总结
7.2 未来的工作
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文、科研成果等
致谢
华中师范大学;