中层特征块分类的运动视频运动员检测模型

发布时间：2018-03-30 20:17

  本文选题：特征提取　切入点：运动视频　出处：《科技通报》2017年12期

【摘要】：针对单一的特征提取算法在运动员检测中还存在漏检较多的问题,本文提出了一种中层特征块分类的运动视频运动员检测模型。首先采用中层特征块作为描述运动员的特征,然后采用SLIC算法进行超像素分割,利用像素的CIELAB颜色空间和XY空间坐标构建像素的5维特征,最后采用高斯分量的全协方差混合高斯模型建立前景背景像素描述模型,提高检测精度。仿真实验结果表明,本文提出的改进模型,相比较HOG算法和SVM算法,检测结果更准确的表示了运动员区域。
[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.
【作者单位】： 江西交通职业技术学院基础部;
【基金】：江西省教改课题(课题编号:JXJG-14-49-8)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1687496