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摘要:
针对视频行为识别中由于目标相互遮挡及环境背景的复杂性等因素进行多目标跟踪存在的问题,提出一种将局部模式活跃度判别模型用于视频中活跃个体的检测和定位方法,解决了基于轨迹方法中由于遮挡导致轨迹提取不完整或背景过于复杂等因素导致的识别准确度较低的问题.将该模型分别应用在2012年欧洲杯足球赛和2013—2014赛季西班牙甲级足球联赛38场比赛关联进球事件的视频段上,得到平均准确率为91.3% 的较好结果.实验结果验证了该方法对视频中目标物行为识别具有较高的准确性和实用性.
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文献信息
篇名 基于局部时空模式的体育视频行为识别
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 视频行为识别 局部时空回归核 特征词袋模型 活跃度判别
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 379-387
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 5730字 语种 中文
DOI 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2019126
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 温长吉 吉林农业大学信息技术学院 23 130 5.0 11.0
2 赵珊珊 吉林农业大学信息技术学院 2 13 1.0 2.0
3 申利未 吉林农业大学信息技术学院 3 0 0.0 0.0
4 任虹宾 吉林农业大学信息技术学院 5 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (55)
共引文献  (94)
参考文献  (12)
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研究主题发展历程
节点文献
视频行为识别
局部时空回归核
特征词袋模型
活跃度判别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
吉林省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.nedu.edu.cn/xxcx/xmzl/sqsjddxs2.htm
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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