中层特征块分类的运动视频运动员检测模型

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.

关键词：特征提取、运动视频、中层特征块分类、运动员检测、超像素分割、全协方差描述

所属期刊栏目：33

分类号：TN911.73

资助基金：江西省教改课题JXJG-14-49-8

在线出版日期：2018-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：137-140