基于热成像数据与FLD的体育运动分类方法

摘要：

针对体育运动的自动分类和运动员隐私问题,提出一种基于热成像数据与Fisher线性判别(FLD)的分类方法.首先,通过热成像相机获取10 min的运动视频片段.然后,对于每一帧,通过单应性矩阵将其转换为三维世界坐标系,并通过像素占比来检测运动员的位置,标记为一个热点.接着,将所有帧中的运动员热点进行累积,形成运动热图.最后,利用主成分分析对热图进行降维,利用Fisher线性判别对热图进行分类.实验结果表明,对于预设的5种运动类型,该方案具有较高的正确分类率.

关键词：体育运动分类、热成像、运动热图、Fisher线性判别

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省教育科学"十二五"规划重点课题2011A015

在线出版日期：2017-05-22（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：91-94