基于循环神经网络的网球视频摘要系统

发布时间：2022-02-18 22:37

　　视频已经快速成为最常见的视觉信息资源之一,而体育赛事视频是视频领域中的一个重要的部分。对于那些想要变得更强的运动员来说,通过观看视频来提升自己查漏补缺是一个不可或缺的手段。但是观看视频时视频中不必要的片段又会浪费掉运动员大量的时间,对于运动员的日常训练是很不利的。因此,开发一款可以分析和理解视频内容并将视频中的不必要的视频片段剪掉的智能工具是非常有效和便捷的。视频摘要是指从原始视频中提取具有代表性的关键帧,将原视频缩减成较短的视频同时可以保存视频中最重要和最有代表性的信息。视频摘要问题是一个序列结构预测的问题,它的输入是一系列的视频帧,输出是二进制的数值用来表示一个视频帧是否被选择。自从硬件计算能力大大提升之后,神经网络算法渐渐成为解决相关问题的重要方法,尤其是循环神经网络中的长短期记忆网络,它可以综合原视频的所有数据来决定当前帧是否被选择,因此成为处理序列结构预测问题最核心的方法。本文致力于设计一个以循环神经网络为核心的应用于网球的视频摘要系统,使用长短期记忆网络为长期和短期交织的可变范围的依赖关系建模。通过与基于Faster RCNN的行人检测算法结合,过滤掉视频帧中无用的信息。同... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
    1.3 论文的主要研究内容
    1.4 论文的章节安排
2 相关技术
    2.1 行人检测算法
    2.2 光流估计算法
    2.3 循环卷积神经网络
    2.4 双向长短期记忆网络
    2.5 损失函数
    2.6 梯度优化算法
    2.7 本章小结
3 网球视频摘要系统
    3.1 网球视频摘要系统框架
    3.2 摘要预测算法及损失函数
    3.3 行人检测优化方法
    3.4 光流估计优化方法
    3.5 双流融合优化方法
    3.6 训练方案
    3.7 本章小结
4 实验结果及分析
    4.1 实验配置
    4.2 实验设计及结果分析
    4.3 本章小结
5 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 课题展望
致谢
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于标签分布学习的视频摘要算法[J]. 刘玉杰,唐顺静,高永标,李宗民,李华.  计算机辅助设计与图形学学报. 2019(01)
[2]基于重要性感知稀疏自编码器的多视频摘要[J]. 冀中,熊凯琳,马亚茹,何宇清.  天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2018(11)
[3]基于解码器注意力机制的视频摘要[J]. 冀中,江俊杰.  天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2018(10)
[4]视频摘要技术综述[J]. 李双,杨欣怡.  科技创新与应用. 2018(25)
[5]基于超图排序算法的视频摘要[J]. 冀中,樊帅飞.  电子学报. 2017(05)
[6]基于目标检测及跟踪的视频摘要技术研究[J]. 田合雷,丁胜,于长伟,周立.  计算机科学. 2016(11)

博士论文
[1]自适应视频摘要算法研究[D]. 李佳桐.中国科学技术大学 2017
[2]基于目标轨迹重排的动态视频摘要方法研究[D]. 何翼.华中科技大学 2017

硕士论文
[1]基于面向对象MLP模型的遥感植被信息提取方法研究[D]. 杨希鹏.东华理工大学 2018
[2]无监督学习的动态视频摘要的研究[D]. 胡铜铃.南京理工大学 2018
[3]视频摘要的算法研究[D]. 张亚洲.杭州电子科技大学 2017
[4]基于背景建模和属性学习的视频摘要研究[D]. 惠开发.江苏大学 2017
[5]基于特征融合的抗渐变视频摘要算法研究[D]. 胡健根.合肥工业大学 2017
[6]基于视频内容的智能视频摘要系统[D]. 王筱斐.北京邮电大学 2017
[7]面向篮球比赛的视频摘要技术研究[D]. 邝昌浪.浙江大学 2015



本文编号：3631680