足球視頻中運(yùn)動(dòng)員的檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、針對(duì)現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中效果不佳的情況，以足球視頻中運(yùn)動(dòng)員的檢測(cè)與跟蹤為研究對(duì)象，論文在現(xiàn)有算法理論的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)球員的檢測(cè)與跟蹤。課題的研究在數(shù)字圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域都有著重要的意義。
　　 對(duì)于球員的檢測(cè)，論文采用基于高斯混合模型背景建模的球員檢測(cè)算法。在背景模型初始化前，提出了一種區(qū)域補(bǔ)償構(gòu)建固定背景的方法，并將此時(shí)的背景模型作為高斯模型的初始化參數(shù)；在模型更新中，通過(guò)相鄰兩幀差

2、分處理操作區(qū)分出圖像中變化區(qū)域和未變化區(qū)域，對(duì)不同區(qū)域賦予不同更新率加入到背景幀，更快的實(shí)現(xiàn)背景重建。在球員檢測(cè)的過(guò)程中針對(duì)球員間的遮擋問(wèn)題提出了有效的解決方案。在不同視頻序列中，算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率平均達(dá)到90[％]以上，滿足算法的準(zhǔn)確度要求。
　　 在球員檢測(cè)的基礎(chǔ)上，通過(guò)Bhattacharyya系數(shù)衡量球員模板和球員候選區(qū)之間的顏色相似度實(shí)現(xiàn)了球員的隊(duì)屬辨別，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了特定球隊(duì)的隊(duì)型顯示功能。
　　 對(duì)于球員

3、的跟蹤，論文采用基于CamShift算法結(jié)合卡爾曼濾波的組合算法實(shí)現(xiàn)特定球員的跟蹤問(wèn)題。該算法首先通過(guò)手動(dòng)交互的方式生成球員的目標(biāo)模板，利用顏色反投影技術(shù)實(shí)現(xiàn)特定球員的跟蹤。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中引入卡爾曼預(yù)估器更為精確的判斷球員的運(yùn)動(dòng)信息，以提高算法的跟蹤效率。在球員跟蹤的基礎(chǔ)上，結(jié)合Homography變換技術(shù)實(shí)現(xiàn)了球員的3D軌跡描述。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了文中算法較常用跟蹤算法更具智能化。
　　 結(jié)合足球視頻中運(yùn)動(dòng)員信息，論文從理論分析和實(shí)