义守大学九十四年度

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1、義守大學九十四年度校內整合型專題研究計畫結案報告(分項計畫三)在棒球視訊中以物件為基礎的運動分離與索引技術Object-BasedMotionSegmentationandIndexingofBaseballVideo分項計畫主持人：杜維昌計畫編號：ISU94-01-17計畫執行期限：94年1月1日至94年12月31日摘要隨著電腦處理技術與硬體設備的不斷提升，利用數位攝影機拍攝各種場景已不再是那麼遙不可及的事。但由於攝影機只是真實呈現當時場景的影像，缺乏一些高階語意上的資訊，因而仍需依賴人類的認知。為了提升視訊的價值，如何從中自動擷取出一些高階意涵將是必要的過程。在

2、此一研究中，我們以棒球球賽的視訊資料為研究標的，針對固定式監視器所拍得畫面為標的，希望從拍攝的視訊資料中有效分離出移動物件，並進而追蹤移動物件的運動軌跡。在此，我們考量低解析監視畫面中有關多物件追蹤之情形。我們將利用視訊資料中空間性與時間性特徵作為前景與背景分離的基礎，並結合連續畫面間的匹配與補償，以期可以獲得穩定的多物件追蹤成效。接著，對運動行為與特徵設計相關索引與比對方法，以利於特徵的有效使用。為了進一步擷取高階意涵，開發有關棒球球賽的事件模式，以提供在時間軸上得到較為高階的內涵。關鍵字：監視視訊、多物件追蹤、運動軌跡、棒球視訊、視訊檢索、事件偵測。分項計畫一共

3、33頁第33頁一、簡介隨著電腦處理技術提升與網際網路的成熟，多媒體相關應用也隨之蓬勃發展。特別在最近幾年，開發數位視訊高階內涵是目前學術界或產業界重要研究議題之一，而其中移動物件的偵測與分離更是當中重要的關鍵步驟之一，經常運用在視訊監控系統(videomonitorsurveillance)[21]、智慧型公路系統(intelligent-highwaysystem)[12]、入侵監視(intrusionsurveillance)[11]等系統中。然而面對複雜的場景，一個即時的自動化視訊監控系統可以對移動物件的行為或多物件間的相互關係作有效的描述[1][3]。以運動

4、視訊(sportvideo)為例，擷取球員間的運動關係有助於事件行為的自動取得。另外，在公路監視系統中，記錄車輛的行進軌跡則有助於自動違規偵測、駕駛行為統計等工作。由於儲存媒體與壓縮技術的大幅進步，使得大量的視訊資料得以使用數位方式儲存，因而利用電腦來對視訊資料作自動化管理的構想與需求也因應而生，常見的應用包括監視器系統[12][26]、隨選視訊(videoondemand,VOD)[25]、數位圖書館(digitallibrary)[18]等。隨著視訊擷取介面和數位攝影機的普及，人們可以輕易將數位視訊資料儲存在電腦儲存媒體之中。一般而言，數位視訊除聲音以外，主要包

5、括一連串的數位影像。以NTSC標準為例，視訊是由每秒30張畫面所組成，而每張畫面由無數代表顏色的取樣像素所構成。這樣的表示方法僅僅表達視覺效果，因而仍然需要仰賴人類大腦的認知。但在人類思維中，思考的主題經常是較為深沉的語意部分。如何將數位視訊資料轉化為以內涵為基礎的描述方式，於是成為提升電腦智能的重要步驟。自從動畫專家群組制定MPEG-7藉以提供影音多媒體內容的描述介面(multimediacontentdescriptioninterface)，然而對於描述資料的生成與搜尋技術則急待進一步開發。由於多媒體視訊資訊用文字的方式不足以充分表達其涵意，取而代之是以內涵為

6、基礎的方式來描述。為了解決此一問題，學者提出各種方法將多媒體資料轉化成以內涵為基礎的描述方式，希望能夠在多媒體資料上自動萃取出符合人類感官的特徵，乃至於高階語意的生成，使電腦對數位多媒體資料的認知能提升至與人腦相近的程度。在影像資料上，其視覺特徵包括了紋理、顏色、外形等，基於視訊資料是由一連串有序的影像所構成，因此視訊資料庫也可以應用影像特徵來建立[29]。另一方面，視訊資料不單只是一張張獨立的影像而已，這些影像之間還具有時間上的相關性，此一性質包括攝影機的運鏡與物件的移動等動態行為[12]分項計畫一共33頁第33頁。這些動態的特徵對視訊資料而言是相當重要的視覺特徵

7、，同時也是推演出高階語意的重要關鍵，我們可以藉此一動態特徵來對特定類型影片歸納出事件模式。由於一套視訊檢索系統可涵蓋多個不同層次的議題，而這些議題之間往往存有相依性，因此必須分別從不同因素來加以考量[6][24]。以視訊資料的動態特徵為例，我們將會面對下列幾個問題：物件動態特徵的表達方式、特徵的比對方法、檢索效率的考量、使用者查詢介面的制定[29]。對於上述問題，在本研究中，我們將以固定視點之監視器視訊為對象，提出通用性的雙階層比對架構，以尋求在檢索效率與擷取成效間取得較佳的平衡點。在查詢介面上，我們以手繪軌跡作為基本輸入方式，並在其上架構事件式查詢方法，讓使用