基于特征融合的足球比赛视频中多运动员的行为识别方法研究

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作者:
2015-04
版次: 1
ISBN: 9787564335892
定价: 36.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 151页
字数: 169千字
正文语种: 简体中文
分类: 体育
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  •   《基于特征融合的视频足球比赛中的多运动员的行为识别方法研究》共分6章。其中,第1章绪论介绍了多运动员行为识别研究的背景及意义。第2章首先介绍了6种具有代表意义的典型的去噪算法,并比较了它们的性能;其次介绍了常用的足球比赛视频图像增强及《基于特征融合的视频足球比赛中的多运动员的行为识别方法研究》提出的基于正交小波分析和伪彩色处理的足球比赛视频图像增强算法,并对它们的性能进行了对比分析。第3章介绍了足球比赛视频中多运动员行为的特征提取及融合的具体实现方法。第4章介绍了足球比赛视频中多运动员的行为识别方法。第5章介绍了迁移学习的定义、类型、实现途径及其在多运动员行为识别过程中的应用。第6章对研究工作进行了总结和展望。   王智文,男,1969年生,博士,教授。主要研究领域为机器学习与计算机视觉、移动目标检测与识别、人类行为识别、图像处理及信息安全。主持国家自然科学基金项目1项,广西自然科学基金项目2项,参与国家自然科学基金项目及广西自然科学基金项目等12项。在国内外公开发表研究论文100多篇,其中被国际著名检索工具SCI或EI收录论文31篇。出版教材2部,并获得2006—2008年广西高等学校优秀教材三等奖。 1绪论
    1.1研究背景与意义
    1.2足球比赛视频中多运动员行为识别的研究现状及存在的问题
    1.3研究内容及创新点
    1.4本书的组织结构

    2足球比赛视频图像预处理技术
    2.1足球比赛视频图像去噪
    2.2足球比赛视频图像增强
    2.3小结

    3足球比赛视频中多运动员行为的特征提取及融合
    3.1运动目标跟踪与检测
    3.2足球比赛视频中多运动员的行为特征提取
    3.3足球比赛视频中多运动员行为的特征融合
    3.4小结

    4足球比赛视频中多运动员的行为识别
    4.1足球比赛视频中的多运动员行为表示
    4.2足球比赛视频中团体行为模式的时空驱动力模型
    4.3基于先验知识和人工神经网络的树结构混合分类器
    4.4足球比赛视频中多运动员的行为识别
    4.5小结

    5基于迁移学习的多运动员的行为识别
    5.1迁移学习
    5.2迁移学习在多运动员行为识别过程中的应用
    5.3实验及结果分析
    5.4小结

    6总结与展望
    6.1研究工作总结
    6.2未来研究工作展望

    参考文献
  • 内容简介:
      《基于特征融合的视频足球比赛中的多运动员的行为识别方法研究》共分6章。其中,第1章绪论介绍了多运动员行为识别研究的背景及意义。第2章首先介绍了6种具有代表意义的典型的去噪算法,并比较了它们的性能;其次介绍了常用的足球比赛视频图像增强及《基于特征融合的视频足球比赛中的多运动员的行为识别方法研究》提出的基于正交小波分析和伪彩色处理的足球比赛视频图像增强算法,并对它们的性能进行了对比分析。第3章介绍了足球比赛视频中多运动员行为的特征提取及融合的具体实现方法。第4章介绍了足球比赛视频中多运动员的行为识别方法。第5章介绍了迁移学习的定义、类型、实现途径及其在多运动员行为识别过程中的应用。第6章对研究工作进行了总结和展望。
  • 作者简介:
      王智文,男,1969年生,博士,教授。主要研究领域为机器学习与计算机视觉、移动目标检测与识别、人类行为识别、图像处理及信息安全。主持国家自然科学基金项目1项,广西自然科学基金项目2项,参与国家自然科学基金项目及广西自然科学基金项目等12项。在国内外公开发表研究论文100多篇,其中被国际著名检索工具SCI或EI收录论文31篇。出版教材2部,并获得2006—2008年广西高等学校优秀教材三等奖。
  • 目录:
    1绪论
    1.1研究背景与意义
    1.2足球比赛视频中多运动员行为识别的研究现状及存在的问题
    1.3研究内容及创新点
    1.4本书的组织结构

    2足球比赛视频图像预处理技术
    2.1足球比赛视频图像去噪
    2.2足球比赛视频图像增强
    2.3小结

    3足球比赛视频中多运动员行为的特征提取及融合
    3.1运动目标跟踪与检测
    3.2足球比赛视频中多运动员的行为特征提取
    3.3足球比赛视频中多运动员行为的特征融合
    3.4小结

    4足球比赛视频中多运动员的行为识别
    4.1足球比赛视频中的多运动员行为表示
    4.2足球比赛视频中团体行为模式的时空驱动力模型
    4.3基于先验知识和人工神经网络的树结构混合分类器
    4.4足球比赛视频中多运动员的行为识别
    4.5小结

    5基于迁移学习的多运动员的行为识别
    5.1迁移学习
    5.2迁移学习在多运动员行为识别过程中的应用
    5.3实验及结果分析
    5.4小结

    6总结与展望
    6.1研究工作总结
    6.2未来研究工作展望

    参考文献
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