主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公English
2020-2021年专刊出版计划 微信服务介绍 最新一期:2021年第1期
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
姚沁汝,唐九飞,于俊清,王赠凯.体育视频中的运动员检测与分割.软件学报,2015,26(S2):155-164
体育视频中的运动员检测与分割
Player Detection and Segmentation in Sports Video
投稿时间:2014-06-20  修订日期:2014-08-20
DOI:
中文关键词:  视频分析  目标检测  目标分割  中层特征块  超像素
英文关键词:video analysis  object detection  object segmentation  mid-level feature patch  superpixel
基金项目:国家自然科学基金(61173114);武汉市应用基础研究计划(2014010101010027)
作者单位E-mail
姚沁汝 华中科技大学计算机科学与技术学院, 湖北武汉 430074  
唐九飞 华中科技大学网络与计算中心, 湖北武汉 430074 tangjiufei@hust.edu.cn 
于俊清 华中科技大学计算机科学与技术学院, 湖北武汉 430074
华中科技大学网络与计算中心, 湖北武汉 430074 
 
王赠凯 华中科技大学计算机科学与技术学院, 湖北武汉 430074  
摘要点击次数: 1374
全文下载次数: 2188
中文摘要:
      运动员的动作行为分析是体育视频高级语义分析的直接途径,检测和分割视频中的运动员是分析运动员的动作行为的基础.利用体育视频的领域规则和中层特征块的性质,提出半监督的方法挖掘运动员的中层特征块,针对不同类型的镜头分别训练基于中层特征块的运动员检测分类器,实现运动员检测.利用运动员检测结果标记超像素,结合Grab Cut分割算法实现运动员分割.实验结果表明,基于中层特征块的运动员区域检测算法能够快速挖掘训练所需样本,从而训练得到检测分类器,检测结果具有较高的准确度,获得的运动员区域能够有效用于运动员分割,简化了分割计算过程.
英文摘要:
      Action and behavior analysis of players is a direct method of high-level semantic analysis or highlight annotation in sports video. Accurate detection and segmentation of players is the key technology of this method. Employing domain knowledge and characteristics of mid-level feature patch in sports video, a semi-supervised algorithm is proposed to discover the mid-level feature patch and train the player detector for different types of video shots. The detection result is used to label the superpixel, and then player segmentation is accomplished by Grab Cut segmentation algorithm. Experimental results show that the mid-level feature patch based player detector is convenient to train and achieves high detection accuracy. The detected player regions can be used to segment the players effectively, and hence the computation procedure of player segmentation is simplified.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会 京ICP备05046678号-4
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利