基于颜色纹理和SVM的体育视频分类  

Sports Videos Classification Based on Color Texture and SVM

作　　者：吴鹏[1] 林新棋[1,2] 李海涛[1] 高智[1] 詹晓珊 

机构地区：[1]福建师范大学数学与计算机科学学院,福建福州350117 [2]福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室,福建福州350117

出　　处：《福建师范大学学报（自然科学版）》2014年第2期34-41,共8页Journal of Fujian Normal University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61070062;11071041);福建省教育厅资助项目(JA12075;JA10064;JB11036);福建省科技厅高校产学合作科技重大项目(2012H6006);福建省高等学校科技创新团队(IRTSTFJ;N.J1917);福建师范大学网络与信息安全关键理论和创新团队(IRTL1207)

摘　　要：针对现有体育视频分类方法中采用单个特征或简单组合无法提高分类精确度问题,提出一种颜色和纹理非线性融合的特征提取方法,并进一步设计基于SVM的分类器.主要工作包括:颜色空间转换、颜色索引矩阵定义、颜色共生矩阵定义、颜色纹理提取和多分类算法设计.实验结果表明非线性融合方法比单颜色、单纹理或颜色和纹理的简单融合在体育视频分类上具有更好的类别区分度,分类精确度平均分别提高了9.94%,8.66%,6.90%.The existed methods of the sports video classification cannot improve classification accuracy using a single feature or simple combination, a method is proposed to extract the nonlinear characteristics of color and texture, and then design a classifier based on SVM. The main works in elude： color space conversion, definition of color index matrix, color cooccurrence matrix, color texture extraction and classification algorithm. The experimental results show that the discrimination degree of category using nonlinear fusion method is higher than single color, single texture or simple combination of the color and texture in sports video classification. The average accuracy increases 9.94%, 8.66%, 6.90% respectively

关 键 词：体育视频 HSV 颜色共生矩阵 颜色纹理特征 支持向量机 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]