利用卷积神经网络的体育视频运动员检测

摘要：

针对体育视频中多尺度运动员的检测问题,提出一种基于卷积神经网络的自动检测方法.首先,从视频帧中获得运动员图像,并结合非运动员图像构建训练集,利用Bootstrapping算法来训练卷积神经网络分类器.然后,对于输入的图像帧,通过二次采样构建不同尺度的图像金字塔,并通过卷积神经网络检测出多个候选运动员位置.最后,计算这些候选运动员的重心,获得一个具有代表性的候选运动员,再通过一个局部搜索过程来确定最终的运动员位置.实验结果表明,该方案具有较高的检测率和较低的误报率.

关键词：运动员检测、卷积神经网络、体育视频、Bootstrapping算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅基金项目16JK131

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：95-98