【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于體育視頻分析，具體涉及一種足球視頻特征提取的方法。
技術(shù)介紹
1、目前在體育視頻分析領(lǐng)域，尤其是足球視頻分析中，廣泛應(yīng)用的技術(shù)包括計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、特征提取以及傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法。以下是一些主流的技術(shù)和應(yīng)用：(1)深度學(xué)習(xí)模型，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)，在視頻分類和動作識別中取得了顯著的成功。例如，cnn用于提取圖像幀的空間特征，而rnn處理時間序列數(shù)據(jù)，如球員在視頻中的運動軌跡。這些方法依賴大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并能在復(fù)雜的場景中捕捉高階特征。(2)光流法是一種用于提取視頻中運動信息的經(jīng)典方法。它可以捕捉視頻中對象的運動速度和方向，在體育視頻分析(例如球員和球的運動)中具有廣泛的應(yīng)用。結(jié)合機器學(xué)習(xí)技術(shù)，光流法可以生成動態(tài)特征，用于分析比賽中的不同戰(zhàn)術(shù)行為。(3)動作識別與分類：通過提取視頻中的關(guān)鍵點信息(如球員關(guān)節(jié)點、球位置等)，并結(jié)合分類算法，可以識別比賽中的進(jìn)攻、防守、傳球等具體行為。深度學(xué)習(xí)模型通常依賴大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)，取得了較高的識別準(zhǔn)確率。(4)時空特征提取：一些方法通過時空卷積(如3d?cnn)或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)捕捉時間和空間上的動態(tài)信息，幫助更好地理解比賽的動態(tài)變化。
2、雖然目前的技術(shù)在體育視頻分析中取得了一定成果，但仍存在許多局限性，尤其是在以下幾個方面：(1)數(shù)據(jù)需求龐大。深度學(xué)習(xí)模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)才能取得較好的性能。這在實際應(yīng)用中是一個重大挑戰(zhàn)，因為標(biāo)注足球視頻中的各種行為(如傳球、射門、對抗等)需要耗費大量的時間和人力資源。而且不同的比賽場景和戰(zhàn)術(shù)模式
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于以上存在的問題，本專利技術(shù)提供一種足球視頻特征提取的方法，用于在主成分分析方法pca和線性判別分析lda的結(jié)合下能夠在保證高效處理足球視頻特征的同時提高分類效果，非常適合處理足球比賽視頻中復(fù)雜的動態(tài)場景，幫助實現(xiàn)足球比賽的智能分析與理解。
2、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)采用如下的技術(shù)方案：
3、一種足球視頻特征提取的方法，包括以下步驟：
4、s10，將足球視頻分割成連續(xù)的圖像幀，每幀代表視頻中的一個瞬時畫面，從每一幀中提取關(guān)鍵特征，得到結(jié)構(gòu)化的特征數(shù)據(jù)；
5、s20，將每一幀圖像中提取到的結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)組合成一個第一特征向量矩陣；
6、s30，將所述特征矩陣進(jìn)行主成分分析方法降維，得到降維后的第二特征向量矩陣；
7、s40，將第二特征向量矩陣以及以及視頻數(shù)據(jù)的類別標(biāo)簽，通過線性判別分析得到線性判別分析投影后的低維特征矩陣；
8、s50，結(jié)合低維特征矩陣和類別標(biāo)簽，得到足球視頻所屬行為類別的分類結(jié)果。
9、一種可能的實施方式中，s10中，所述關(guān)鍵特征包括球員的位置、球的位置、場地特征中的至少一種。
10、一種可能的實施方式中，s20中，第一特征向量矩陣x為n×d的特征矩陣，其中n是幀的數(shù)量，d是每幀特征向量的維度。
11、一種可能的實施方式中，s30具體包括：
12、s301，對第一特征向量矩陣x進(jìn)行去均值處理，即從每個特征向量中減去對應(yīng)特征的均值，
13、計算均值向量μ：其中xi是第i行的特征向量，去均值后的矩陣x′為：x′＝x-μ；
14、s302，計算特征矩陣x′的協(xié)方差矩陣σ：
15、s303，計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，并選擇最大的k個特征值對應(yīng)的特征向量，構(gòu)成降維后的特征子空間vk；
16、s304，將原始數(shù)據(jù)x′投影到降維后的特征子空間vk中，得到降維后的第二特征矩陣xk。
17、一種可能的實施方式中，所述s303，計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，并選擇最大的k個特征值對應(yīng)的特征向量，構(gòu)成降維后的特征子空間vk具體包括：
18、對協(xié)方差矩陣σ進(jìn)行特征分解，得到特征值和特征向量；
19、協(xié)方差矩陣σ的特征值表示數(shù)據(jù)在每個特征向量方向上的方差，求解特征方程：∑vi＝λivi，
20、其中λi是協(xié)方差矩陣σ的特征值，vi是對應(yīng)的特征向量；
21、按特征值λ從大到小排序，選擇前k個特征值對應(yīng)的特征向量v1，v2，...，vk，構(gòu)成降維后的特征子空間。
22、一種可能的實施方式中，所述s40具體包括：
23、s401，假設(shè)足球視頻數(shù)據(jù)被分為c個類別；
24、s402，對每個類別的數(shù)據(jù)計算類內(nèi)散布矩陣sw和類間散布矩陣sb；
25、s403，通過最大化sb和最小化sw的比值，找到一個最優(yōu)的投影方向；
26、s404，將降維后的特征進(jìn)一步投影到最優(yōu)投影方向的線性空間中得到投影后的低維特征矩陣。
27、一種可能的實施方式中，s402中，所述類內(nèi)散布矩陣sw計算方法包括：
28、類內(nèi)散布矩陣sw反映了每個類內(nèi)部樣本分布的緊湊性，度量類內(nèi)樣本與該類均值之間的散布情況，c個類別，每類的樣本記為x1，x2，…，xc，每類有ni個樣本，總共n個樣本，
29、類i的均值向量為：
30、總體均值向量為：類內(nèi)散布矩陣sw為：
31、其中sw的維度為d×d，d是特征維度。
32、一種可能的實施方式中，所述類間散布矩陣sb計算方法包括：類間散布矩陣sb反映了類均值之間的散布，度量不同類之間的分離程度，類間散布矩陣sb的計算公式如下：
33、
34、一種可能的實施方式中，所述s403具體包括：
35、通過線性判別分析最大化類間散布矩陣sb與類內(nèi)散布矩陣sw的比值，找到最佳的線性投影方向，比值用以下目標(biāo)函數(shù)表示：
36、
37、通過求解拉格朗日乘子法，最大化j(w)，最終轉(zhuǎn)化為一個廣義特征值問題：
38、
39、其中，λ是特征值，ω是對應(yīng)的特征向量，代表最優(yōu)的線性投影方向。
40、一種可能的實施方式中本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種足球視頻特征提取的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，S10中，所述關(guān)鍵特征包括球員的位置、球的位置、場地特征中的至少一種。
3.如權(quán)利要求1所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，S20中，第一特征向量矩陣X為N×d的特征矩陣，其中N是幀的數(shù)量，d是每幀特征向量的維度。
4.如權(quán)利要求3所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，S30具體包括：
5.如權(quán)利要求4所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，所述S303，計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，并選擇最大的k個特征值對應(yīng)的特征向量，構(gòu)成降維后的特征子空間Vk具體包括：
6.如權(quán)利要求4所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，所述S40具體包括：
7.如權(quán)利要求6所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，S402中，所述類內(nèi)散布矩陣SW計算方法包括：
8.如權(quán)利要求7所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，所述類間散布矩陣SB計算方法包括：類間散布矩陣SB反映了類均值之間的
9.如權(quán)利要求8所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，所述S403具體包括：
10.如權(quán)利要求9所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，所述S404具體包括：選擇前k個最大特征值對應(yīng)的特征向量ω1，ω2，...ωk，構(gòu)成投影矩陣Wk，將樣本投影到低維空間，投影矩陣Wk計算如下：XLDA＝XWk；
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種足球視頻特征提取的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，s10中，所述關(guān)鍵特征包括球員的位置、球的位置、場地特征中的至少一種。
3.如權(quán)利要求1所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，s20中，第一特征向量矩陣x為n×d的特征矩陣，其中n是幀的數(shù)量，d是每幀特征向量的維度。
4.如權(quán)利要求3所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，s30具體包括：
5.如權(quán)利要求4所述的足球視頻特征提取的方法，其特征在于，所述s303，計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，并選擇最大的k個特征值對應(yīng)的特征向量，構(gòu)成降維后的特征子空間vk具體包括：
6.如權(quán)利要求4所述的足球視頻特征提...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：范濤，葉建華，萬錦山，孫彥龍，
申請(專利權(quán))人：杭州當(dāng)虹科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。