發(fā)布時(shí)間：2021-11-29 02:02

　　針對(duì)分類運(yùn)動(dòng)視頻內(nèi)容可幫助用戶更有效地獲取與管理運(yùn)動(dòng)視頻信息,設(shè)計(jì)基于人工智能技術(shù)的運(yùn)動(dòng)視頻內(nèi)容分類方法。在運(yùn)動(dòng)視頻壓縮域內(nèi),采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)中基于主色相似度的差分統(tǒng)計(jì)直方圖（DCDSH）特征提取算法結(jié)合HSV顏色空間,獲取運(yùn)動(dòng)視頻某幀圖像的主色特征;利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的支持向量機(jī)（SVM）構(gòu)建SVM分類器,建立運(yùn)動(dòng)視頻圖像各主色特征向量同視頻內(nèi)容類別間的對(duì)應(yīng)關(guān)系;結(jié)合one-against-one結(jié)構(gòu)將SVM二分類器推廣到運(yùn)動(dòng)視頻特征的多分類問(wèn)題上,匯總各SVM二分類器的分類結(jié)果,通過(guò)投票規(guī)則將得票最高的類別標(biāo)記為待分類運(yùn)動(dòng)視頻所屬類別。分類結(jié)果顯示,所研究方法能夠有效識(shí)別并分類籃球、足球、羽毛球、滑冰4種不同類別運(yùn)動(dòng)視頻內(nèi)容,平均分類查全率和查準(zhǔn)率都高于95%。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1 分類流程圖

采用本文方法對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行分類，分類結(jié)果如圖2所示。分析圖2得到，籃球、足球、羽毛球、滑冰4種不同類別的運(yùn)動(dòng)視頻內(nèi)容均被有效識(shí)別并分類出來(lái)，說(shuō)明本文方法能夠有效分類不同類型的運(yùn)動(dòng)視頻內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)對(duì)比本文方法與基于邊緣檢測(cè)的分類方法分類實(shí)驗(yàn)對(duì)象過(guò)程中的查全率與查準(zhǔn)率，結(jié)果如表2所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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