体育视频中基于球衣号码识别的球员身份识别方法

本文主要探讨了体育视频中基于球衣号码识别的球员身份识别技术，由张囡囡、张洪刚、李思渊和郭杰等人共同完成，发表在中国科技论文在线上。该研究得到了国家自然科学基金（Nos. 61273217, 61175011, 61171193）以及“111项目”（No. B08004）的支持，显示出对体育视频内容分析领域的深入研究。 作者张囡囡（1989年出生），女，北京邮电大学模式识别与智能系统国家重点实验室成员；张洪刚（1974年出生），男，教授，专注于图像处理，作为通讯作者，其电子邮件地址为zhhg@bupt.edu.cn。 论文的核心观点在于，由于体育比赛中球员的运动号码具有唯一性，通过精确识别球衣号码，可以有效地进行球员身份的识别。然而，球衣号码通常被视为场景文本，因为它们在体育画面中的定位和识别具有一定的挑战性。为了解决这个问题，研究者们提出了一种混合颜色模型结合支持向量机（SVM）的策略来实现球衣区域的定位。这种方法首先利用混合颜色模型作为粗略的检测器，能够快速定位可能包含球衣号码的区域，然后通过SVM作为精细的分类器，进一步提高识别精度和准确性。 具体步骤可能包括以下几点： 1. **混合颜色模型**：研究人员可能采用了基于颜色特征的混合模型，比如CIELAB颜色空间，用于区分球衣与其他背景颜色，以便在复杂的运动场景中找到可能的球衣区域。 2. **粗略检测**：通过颜色模型筛选出疑似包含球衣的区域，减少后续处理的计算负担，同时提高效率。 3. **SVM分类器**：利用支持向量机的高维空间映射能力和非线性分类能力，对经过初步筛选的区域进行更为精确的球衣号码识别。这可能涉及到特征提取（如纹理、形状或字符结构等）、训练数据集的构建和模型参数优化。 4. **性能评估**：论文可能还讨论了方法在实际体育视频数据上的实验结果，包括识别准确率、召回率等关键性能指标，以及可能存在的挑战和改进方向。 这项研究对于体育视频内容分析具有重要的实践价值，不仅提升了球员身份识别的精度，也为其他相关领域的研究，如视频监控、运动数据分析等领域提供了新的思路和技术支撑。通过将传统计算机视觉技术与模式识别相结合，它有望推动体育数据分析的智能化进程。