监督学习算法的视频动作识别改进研究

摘要

体育视频图像质量差、摄像机非静止、队员图像分辨率低等问题是目前体育视频处理的难点,文章在国内外研究的基础上,基于支持向量机分类算法和运动描述符计算,提出了可用于摄影录像中运动员动作分析的有监督学习算法.根据比赛场地光流场的空间分布特征,利用栅格划分的方法来对视频中运动员的细节动作进行识别,并计算其描述符,最后使用支持向量机的监督学习算法作为模式分类器,识别队员动作的类型.通过对文中算法进行实验验证和分析,表明该算法在很大程度上提升了光流特征的鲁棒性,能够相对非常有效地对广播体育视频中的队员动作进行识别,对以后的动作识别研究具有理论参考价值.