中國乒乓球隊的長盛不衰是乒乓球作為我國國球傳承至今的重要因素。為保持中國乒乓球隊的高競技水平,根據(jù)比賽視頻以及訓(xùn)練視頻進(jìn)行復(fù)盤分析是技戰(zhàn)術(shù)分析的重要手段。隨著計算機應(yīng)用的不斷深入,利用視頻以及圖像處理技術(shù)輔助體育比賽技戰(zhàn)術(shù)分析已經(jīng)得到體育界的廣泛共識,并針對不同體育項目先后研究出多款軟件來輔助技戰(zhàn)術(shù)分析。北方工業(yè)大學(xué)軟件工程實驗室長期致力于中國乒乓球隊的計算機輔助技戰(zhàn)術(shù)分析工作,為國球取得輝煌成績做出了應(yīng)有的貢獻(xiàn)。根據(jù)國乒隊的實際需求和視頻分析技術(shù)的現(xiàn)狀,本文給出兩種乒乓球技戰(zhàn)術(shù)視頻分析技術(shù),即,“點點”半自動分析技術(shù)和視頻智能分析技術(shù)。其中,“點點”分析技術(shù)是根據(jù)預(yù)制分析模板,并利用鼠標(biāo)的點擊獲取乒乓球技戰(zhàn)術(shù)的視頻片段,從而達(dá)到運動員技術(shù)動作識別分析目的,解決了傳統(tǒng)人工識別中工作量大,識別效率低等問題。視頻智能分析技術(shù)是把乒乓球比賽視頻分解成若干關(guān)鍵幀圖像,再以傳統(tǒng)的視覺詞袋模型(Bag Of View Word,簡寫B(tài)OVW)為基礎(chǔ),結(jié)合乒乓球運動項目特點,通過使用模型中SIFT特征描述子以及K-means聚類等傳統(tǒng)算法結(jié)合本課題提出的背景區(qū)域特征點剔除算法,從而完成了運動員技術(shù)動...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 研究方法與技術(shù)
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 圖像識別與分類技術(shù)
    2.2 詞袋模型
        2.2.1 文本詞袋模型
        2.2.2 視覺詞袋模型
    2.3 規(guī)則網(wǎng)格法
    2.4 SIFT特征描述子
        2.4.1 尺度空間和金字塔結(jié)構(gòu)
        2.4.2 關(guān)鍵點搜索
        2.4.3 方向賦值
        2.4.4 關(guān)鍵點描述
    2.5 K-means聚類算法
    2.6 支持向量機算法
    2.7 本章小結(jié)
第三章 乒乓球視頻的人體動作識別算法研究
    3.1 人工點點人體動作識別方法
    3.2 智能人體動作識別方法
        3.2.1 關(guān)鍵幀提取算法
        3.2.2 去除背景區(qū)域特征點算法
        3.2.3 HIK-SVM分類算法
    3.3 本章小結(jié)
第四章 實驗結(jié)果及分析
    4.1 數(shù)據(jù)集介紹
    4.2 關(guān)鍵幀提取實驗分析
    4.3 去除背景區(qū)域特征點實驗分析
    4.4 視覺詞典構(gòu)建與詞頻統(tǒng)計結(jié)果分析
    4.5 動作識別結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 乒乓球視頻的人體動作識別工具設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 “乒乓軍師”系統(tǒng)設(shè)計
    5.2 “乒乓軍師”系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.2.1 開發(fā)環(huán)境配置
        5.2.2 人工點點識別方式實現(xiàn)
        5.2.3 智能識別方式實現(xiàn)
    5.3 “乒乓軍師”系統(tǒng)測試
        5.3.1 人工點點識別方式測試
        5.3.2 智能識別方式測試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
附錄A
在校期間的研究成果
致謝



本文編號：3800901