【摘 要】
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近年来,随着互联网带宽的增加和计算机处理能力的提高,多媒体数据,特别是视频数据在世界范围内呈增长趋势。拥有大量的视频数据还需要有效地存储、汇总、索引和检索这些数据的技术。近年来,由于体育视频的商业性,人们越来越重视对其进行总结、索引和检索的技术。本文提出了一个将板球视频分为四个项目之一的框架,即Bowled Out、captured Behind、Catch Out和LBW Out。该框架使用每个
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近年来,随着互联网带宽的增加和计算机处理能力的提高,多媒体数据,特别是视频数据在世界范围内呈增长趋势。拥有大量的视频数据还需要有效地存储、汇总、索引和检索这些数据的技术。近年来,由于体育视频的商业性,人们越来越重视对其进行总结、索引和检索的技术。本文提出了一个将板球视频分为四个项目之一的框架,即Bowled Out、captured Behind、Catch Out和LBW Out。该框架使用每个事件类别的训练视频,并将视频摘要为关键帧。计算关键帧的HOG和LBP特征,并将其融合形成单个特征向量,该特征向量将相应地标记为表示视频中的单个事件。将特征向量赋予多类支持向量机,将视频分为四类事件之一。实验结果表明,该方法的准确率为77.23%,召回率为77.86%,F-测度为77.55%,准确率为65.62%。我们的技术的评估指标是有希望的,因为在文献中,目前还没有其他技术用于板球视频中的事件检测和分类。
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