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足球视频场景分析与三维重建的关键技术研究
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足球视频场景分析与三维重建的关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-14 页
第1章 绪论第14-31 页
　　· 课题背景及研究意义第14-15 页
　　· 体育视频分析与三维重建研究现状及分析第15-26 页
　　　　· 系统层面研究第16-20 页
　　　　· 体育视频内容分析中的关键技术研究第20-26 页
　　　　· 关键技术的性能比较第26 页
　　· 存在的问题第26-27 页
　　· 本文的主要工作及结构安排第27-31 页
　　　　· 论文的主要工作第27-28 页
　　　　· 论文的结构安排第28-29 页
　　　　· 本文的主要贡献第29-31 页
第2章 场地检测及场景分类第31-54 页
　　· 引言第31-32 页
　　· 球场颜色的自动检测第32-40 页
　　　　· 主颜色检测第32-34 页
　　　　· 本征图像第34-37 页
　　　　· 对含有阴影球场的处理第37-40 页
　　· 基于自适应高斯混合模型的球场检测第40-45 页
　　　　· 系统框架第41 页
　　　　· 模型参数的自适应调整第41-44 页
　　　　· 增量训练数据的选择第44 页
　　　　· 对参数漂移的处理第44-45 页
　　· 基于球场检测的足球视频场景分类第45-48 页
　　　　· 球场内和球场外的判别第46 页
　　　　· 球场内场景的分类第46-48 页
　　· 实验及结果分析第48-52 页
　　　　· 阴影检测结果第50 页
　　　　· 自适应高斯混合模型的检测结果第50-51 页
　　　　· 足球视频场景分类实验第51-52 页
　　· 结论及今后工作第52-54 页
第3章 运动对象检测和跟踪第54-79 页
　　· 引言第54 页
　　· 运动目标检测第54-63 页
　　　　· 球员的检测第55-59 页
　　　　· 球检测第59-63 页
　　· 目标跟踪第63-70 页
　　　　· 跟踪的目的和问题第63-64 页
　　　　· 基于Kalman滤波跟踪第64 页
　　　　· 单目标跟踪第64-65 页
　　　　· 多目标跟踪第65-70 页
　　· 系统框架第70 页
　　· 实验结果与分析第70-75 页
　　　　· 球员检测实验结果第71 页
　　　　· 球的检测与跟踪第71-74 页
　　　　· 球员跟踪结果第74-75 页
　　· 小结第75-79 页
第4章 三维场景恢复第79-112 页
　　· 引言第79-81 页
　　· 相机模型第81-83 页
　　· 球员位置与Homography变换第83-91 页
　　　　· Homography变换第83-85 页
　　　　· 序列中任意帧的Homography计算第85-91 页
　　　　· 球员的位置计算第91 页
　　· 球的三维位置估计第91-98 页
　　　　· 球的位置估计理论分析第91-95 页
　　　　· 算法讨论第95 页
　　　　· 虚影计算第95-96 页
　　　　· 相机的位置估计第96 页
　　　　· 飞行平面的确定第96-98 页
　　· 全局运动估计第98-100 页
　　　　· 基于LKT的全局运动估计第98-100 页
　　　　· 改进建议第100 页
　　· 实验结果及分析第100-111 页
　　　　· 球员位置及相机覆盖场地范围第100-102 页
　　　　· 合成数据实验第102-106 页
　　　　· 实际视频数据上球的三维位置估计第106-111 页
　　· 小结及未来工作第111-112 页
第5章 足球视频精彩事件检测与重建原型系统第112-120 页
　　· 引言第112-113 页
　　· 事件检测系统第113-117 页
　　　　· 镜头检测第114-115 页
　　　　· 球场分割第115 页
　　　　· 场景分类第115 页
　　　　· 镜头描述子第115-116 页
　　　　· 实验结果及分析第116-117 页
　　· 精彩场景动画生成原型系统第117-119 页
　　　　· 球场模型建立第117-118 页
　　　　· 球及球员的处理第118 页
　　　　· 多视角操作第118-119 页
　　· 小结及今后工作第119-120 页
结论第120-123 页
参考文献第123-134 页
攻读学位期间发表的学术论文第134-139 页
致谢第139-140 页
个人简历第140页

本篇论文共140页，点击这进入下载页面。
 
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