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基于拉格朗日高斯变换的奥运会视频分类机制研究

         
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随着现代体育不断发展,奥运会承办比赛种类越来越繁杂,对赛事视频分类提出了一个新的挑战。现有的人工分类方法无法有效地区分团体竞技类比赛(球类)和个人竞技类比赛(田径类)视频,从而进行大规模自动分类存储。然而,为了有效地重复使用这些视频文件,需要对其进行分类存储,主要目的在于提高资源的利用率。针对人工分类手段太过于低效的现状,本文对奥运会运动视屏内容分类问题进行研究,并提出了一种基于关键帧特征提取和支持向量机(Supported Vector Machine,SVM)的视频分类方法。以第31届奥运会的体育视频作为数据集,对每个视频进行关键帧提取和总结,并借由拉格朗日-高斯变换来计算视频对应的特征向量,将特征向量作为SVM分类器的输入进行体育视频分类。实验结果表明,对于任意奥运视频,提出的方法平均能够取得70%以上的正确分类率,而错误分类的比例始终低于10%。特别地,对于奥运中的射击类视频,平均正确分类率接近90%左右,说明了提出方法的有效性。

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