论文摘要
随着体育视频的不断普及,从大量的视频数据中手动的寻找关键片断是一件令人厌烦和乏味的工作,对关键画面自动检测系统的需求也越来越强烈。 本文给出了一种有效的足球视频结构分析系统,该系统可自动分析足球视频中的关键事件,根据电影特征和对象特征生成视频概要。系统主要包括镜头边界检测、镜头分类、慢动作回放镜头检测和生成视频概要四个部分。由于足球视频的特殊性,在镜头边界检测中采用分层检测的算法,第一层为像素点对的比较和直方图的比较,第二层为对象分割和对象跟踪。在镜头边界检测完成之后进行镜头分类,一种分类方式是按照足球场区域将足球场划分为9部分。另一种分类方式是根据足球视频背景的特殊性,即足球场草坪是以绿色为主色调,按照这个主要特征将镜头分成远镜头、中镜头、人物特写或场外镜头三类。在镜头分类中,本文采用了黄金分割算法和最大非草色矩形算法来划分中、远镜头。在分析进球事件的基础上,进一步分析慢动作回放镜头的特点和镜头间的关联规则来寻找关键片断,进行视频概要的抽取。 本系统能输出足球比赛中慢动作回放的镜头和足球比赛中的关键事件。前一类概要仅基于电影特征和底层特征快速生成的,而后一类概要包含了高层语义特征。根据电影特征和底层特征就足够获得特定的关键事件时,就没有必要再计算基于对象的特征。当结果需要提高准确率时可以花费更多的代价来计算基于对象的特征。抽取的足球视频概要能用来进行基于内容的视频检索。