足球比赛视频中球的检测与跟踪

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1、华中科技大学硕士学位论文淆；(4)球员在运动过程中经常会遮挡住球的位置，给球的检测造成困难；(5)球在球场线附近时，其颜色非常接近，导致分割相当困难。由于用户关心的事件，大多发生在球场中，因此本课题针对远镜头视频中球场上的球，通过分析现有方法存在的问题，基于维特比算法设计足球的检测与跟踪方案。并利用检测得到的足球位置点序列生成一个轨迹函数，基于轨迹函数回溯推理改善检测效果。本课题研究作为一种基础性研究，可以广泛应用在视频的语义表达以及视频检索的很多层面。1.2国内外研究现状本课题研究的是远镜头足球视频中球场上球的检测与跟踪。从90年代中期，国际上就开始

2、了对足球视频自动分析的研究，而足球的检测与跟踪一直是其中的热点，相关领域出现了一些较为经典的算法。1.2.1国外研究现状足球的检测与跟踪是足球视频分析的基础和关键，早在1995年，新加坡的南洋[1]技术大学Y.Gong等就开始对足球视频进行分析研究，足球的检测是其中一个重要的方面。Y.Gong等主要应用颜色和形状特征检测候选球，确认唯一球的方法是——在下一帧中，对应于前一帧的每个候选球质心位置，选取相应的64×64正方形区域[2]进行候选球检测，如果检测到相似球，则认为是真实球。同年，D.Yow等在文献[9]中使用模板匹配算法检测球。稍后，1997年，

3、Y.Seo在文献中提出采用基于卡尔曼算法的模板匹配跟踪球，他利用运动连续性进行轨迹预测，相较于现在的足球跟踪算法，没有足球检测步骤，跟踪的初始化工作由人来做。近几年来，随着互联网上的信息爆炸式增长，足球自动分析收到越来越多的关注，相应的越来越多的科研人员及研究机构投入到高难度的足球检测与跟踪中来。主要的研究机构有：[10-11](1)新加坡国立大学：XinguoYu等等提出了一种基于轨迹的足球检测与跟踪方案。由于在高噪声和复杂背景的情况下，用单帧图像难以实现对目标的可靠检测，无法确定目标的位置及运动速度等信息。因而在实践以及应用研究中，学者们逐渐认识到

4、应该充分利用序列图像的帧间相关性和目标运动的连续性的重要性，用以排除虚假目标，确定真实目标。基于轨迹的跟踪方法并不在某一个单一视频帧上2华中科技大学硕士学位论文确定唯一球，而是利用帧间联系确定多帧上的一个球序列。首先检测出球场区域，再根据球的大小、形状、颜色等信息产生候选球，接着基于卡尔曼算法预测跟踪得到每个候选球的路径作为候选路径，最后选取其中的最优路径，认为这一最优路径上的每个节点就是球在每帧中的位置信息。XinguoYu等人在此基础上对高层语义信[6-8]息推理也进行了一些深入的研究，如球员持球，球员之间传球，射门等事件检测研究。(2)意大利CN

5、R(NationalCouncilResearch)：CNR提出了足球检测与跟踪的多种[12][13]方案。T.D.Orazio在文献中应用改进的哈夫圆转换算法检测球，稍后又在文献中提出综合哈夫圆转换算法与神经网络进行足球的检测与跟踪，并在2003年与M.[14]Leo等一起探讨了用小波变换和独立组成分析对足球视频进行预处理的优缺点。[15]文献应用知识向量机的知识进行足球检测与跟踪。[16](3)大阪大学：YoshiakiShirai等在文献中通过检测运动区域得到候选球，在后续帧中搜索每个候选球的邻近区域，如果不存在后续候选球，则删除该候选球，[17

6、]最终得到的路径就认为是这若干帧的球序列。并在文献中专题研究了遮挡情况下的足球检测与跟踪中的位置判断问题。[18-20](4)金斯敦大学：J.Orwell等对多摄像机的足球检测与跟踪进行了研究，他们在球场周围布置多个摄像机，从而尽管在某些图像中球被遮挡，但是可以从另外的摄像机中得到没有被遮挡的球。事实上，为了扩大监控范围，往往在不同的区域设置摄像机。当主体从一个摄像机视野中消失时，会从系统的另一个摄像机视野内出现。多摄像机匹配的另一个作用是有助于解决遮挡时的匹配问题。和单摄像机跟踪比较，多摄像机配置下需要建立在多个空间坐标下特征点的对应。待跟踪的特征点

7、都必须要调整到同一个空间坐标系下。除金斯敦大学外，还有许多学者也都对多[21][22]摄像机跟踪进行了有益的探索，文献采用两个摄像机用于足球运动重建，文献采用四个摄像机用于得到最优视点。1.2.2国内研究现状国内是在最近几年才开始展开足球检测与跟踪研究的，进行相关研究的主要有以下一些科研机构：[23](1)中科院：文献首先应用一个粗－细的策略检测出球场中的球，再采用Condensation算法跟踪球，得到了较好的结果。[24](2)哈尔滨工业大学：文献考虑球的运动连续性，基于Viterbi算法来进行足球检测，用检测结果初始化一个跟踪器，采用基于Kalm

8、an预测的模板匹配算法，对3华中科技大学硕士学位论文于当前帧的最佳匹配区域生成一个稍微大一些的