基于HMM的利用改进中级语义的足球视频事件检测

简介：
本研究提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法，通过引入改进的中级语义来提高足球视频中事件检测的准确性和效率。 高亮检测是视频检索与个性化体育视频浏览中的重要环节之一。本段落提出了一种基于分层视频分析框架的足球视频事件检测方法，该方法采用有效隐马尔可夫模型（HMM）。在这一过程中，将足球视频镜头划分为四个粗略的中级语义类别：全局、中景、特写和观众视角。利用全局及局部运动信息来优化这些初步划分。 为了进一步处理连续性的足球视频内容，将其分割成事件片段，并运用隐马尔可夫模型结合中间层语义的时间转换以及整个事件剪辑的功能特性以确定具体的事件类型。实验比较了动态贝叶斯网络（DBN）、条件随机场（CRF）及本段落提出的基于HMM的方法在高亮检测上的性能表现。 结果显示，使用我们的方法识别射门、进球、犯规和踢人等精彩场面时的平均F值为82.92%，分别比DBN和CRF高出9.85% 和11.12%。此外还探讨了隐藏状态数量、整体特征以及中间层语义细化对事件检测性能的影响。