本文選題：特征提取　切入點：運動視頻　出處：《科技通報》2017年12期

【摘要】：針對單一的特征提取算法在運動員檢測中還存在漏檢較多的問題,本文提出了一種中層特征塊分類的運動視頻運動員檢測模型。首先采用中層特征塊作為描述運動員的特征,然后采用SLIC算法進行超像素分割,利用像素的CIELAB顏色空間和XY空間坐標構建像素的5維特征,最后采用高斯分量的全協(xié)方差混合高斯模型建立前景背景像素描述模型,提高檢測精度。仿真實驗結果表明,本文提出的改進模型,相比較HOG算法和SVM算法,檢測結果更準確的表示了運動員區(qū)域。
[Abstract]:In order to solve the problem of missing detection in athlete detection by single feature extraction algorithm, this paper proposes a middle level feature block classification model for sports video player detection.Firstly, the middle layer feature block is used as the description feature of the athlete, then the SLIC algorithm is used to segment the super-pixel, and the five dimensional feature of the pixel is constructed by using the CIELAB color space and the XY space coordinate of the pixel.In the end, Gao Si component is used to establish foreground background pixel description model with complete covariance mixed Gao Si model to improve detection accuracy.The simulation results show that the improved model is more accurate than the HOG algorithm and the SVM algorithm.
【作者單位】： 江西交通職業(yè)技術學院基礎部;
【基金】：江西省教改課題(課題編號:JXJG-14-49-8)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1687496