基于C3D的足球视频场景分类算法

程萍; 冯杰; 马汉杰; 许永恩; 王健

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基于C3D的足球视频场景分类算法

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cqvip:足球视频整场比赛持续时间较长,许多视频内容并非广大观众的兴趣所在,因此足球视频场景分类成为了近几十年来研究界的一项重要课题,许多机器学习方法也被应用于这个课题上.本文提出的基于C3D(三维卷积神经网络)的足球视频场景分类算法,将三维卷积运用于足球视频领域,并通过实验验证了本文算法的可行性.本文实验的流程如下:首先,基于帧间差分法和徽标检测法检测法对足球视频场景切换进行检测,实现镜头分割.在此基础上,提取分割镜头的语义特征并将其进行标记,然后通过C3D对足球事件进行分类.本文将足球视频分为7类,分别为远镜头、中镜头、特写镜头、回放镜头、观众镜头、开场镜头及VAR(视频助理裁判)镜头.实验结果表明,该模型在足球视频数据集上的分类准确率为96%.

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来源
《计算机系统应用》 |2019年第12期|158-164|共7页
作者
程萍; 冯杰; 马汉杰; 许永恩; 王健;
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作者单位

浙江理工大学信息学院杭州 310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
三维卷积; 足球; 镜头检测; 语义标注; 场景分类;

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