專利名稱：：基于特征線的體育視頻鏡頭分類方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及一種在足球視頻中鏡頭分類的方法。
背景技術(shù)：
：鏡頭分類是體育視頻分析的一項基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，對于體育視頻中高級語義的提取和體育視頻的檢索具有重要的意義。足球視頻分析中特定事件的檢測如紅黃牌、射門、比賽中斷等和特定球員的檢測都需要用到鏡頭分類的結(jié)果。一個準(zhǔn)確快速的鏡頭分類方法對于后續(xù)分析性能的提高將產(chǎn)生極大的幫助。在足球比賽的轉(zhuǎn)播視頻中，通?？梢詫㈢R頭分為三類遠(yuǎn)鏡頭、中鏡頭和近鏡頭或場外鏡頭。遠(yuǎn)鏡頭是對場地整體情況的描述，中鏡頭著眼于場地局部區(qū)域的某些球員和場景，近鏡頭或場外鏡頭是對某一個特定人物的半身的特寫或是場外場景的描述?，F(xiàn)有的區(qū)分以上三類鏡頭的方法主要是基于主顏色區(qū)域面積比率的方法。這類方法將鏡頭中出現(xiàn)最頻繁的顏色確定為主顏色，然后再根據(jù)主顏色在鏡頭中占據(jù)的面積比率來判斷該鏡頭所屬的類別，并認(rèn)為擁有較大的主顏色面積比率的鏡頭是遠(yuǎn)鏡頭，而較小主顏色面積比率的鏡頭是近鏡頭或場外鏡頭。由于該方法所用主顏色面積比率特征在中鏡頭和近鏡頭中受到背景顏色干擾大，影響了用其作為分類依據(jù)可靠性。另外該方法由于要統(tǒng)計鏡頭中所有象素點的分布情況，需要一定的運算量。
發(fā)明內(nèi)容為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明的目的是為了提供一種對視頻進行鏡頭分類的快速準(zhǔn)確的方法，使對于給出的采樣幀能自動進行所屬鏡頭的分類。為了實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明提供的一種基于特征線的視頻鏡頭分類方法，包括以下步驟步驟l:利用待分類視頻鏡頭，在采樣幀局部區(qū)域的特征線上象素顏色的連續(xù)性來區(qū)分鏡頭種類；步驟2:在待分類視頻鏡頭的采樣幀中，根據(jù)場地、球員、觀眾在不同類別鏡頭中，在局部區(qū)域出現(xiàn)可能性的差異選擇最能反映鏡頭類別差異的局部位置確定為特征線的位置；步驟3:在步驟2所確定的特征線上統(tǒng)計各條特征線上象素點顏色的均方誤差值M化作為最終鏡頭分類的特征；步驟4:根據(jù)各特征線上象素點顏色的均方誤差值來對采樣幀所屬鏡頭進行分類。根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述特征線，采用了兩條水平直線為第一條水平線和第二條水平線。根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述第一條水平線位于采樣幀頂端有一距離。根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述第二條水平線位于采樣幀底端有一距離。根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述特征線位置的確定，步驟包括如下步驟2h選取兩條特征線為水平直線；步驟22:將第一條水平線與采樣幀頂端設(shè)置一距離，使第一條水平線位于黃金分割的位置，用于獲得與第一條水平線重合的黃金分割線；步驟23:將第二條水平線與采樣幀底端設(shè)置一距離，使第二條水平線接近采樣幀的底邊，用于獲得與第二條水平線有一距離的底線。根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述顏色的一致性，是采用場地區(qū)域與其它區(qū)域相比在顏色分布上具有很高的一致性的特點，并用特征線上象素的顏色均方誤差來度量顏色的一致性。根據(jù)本發(fā)明的實施例，所述鏡頭的分類步驟包括步驟4h利用不同種類鏡頭中特征線所穿過區(qū)域?qū)ο蟮牟煌?，獲取不同種類鏡頭中特征線所穿過區(qū)域的顏色一致性的不同信息，用于設(shè)計鏡頭的分類；步驟42:選定鏡頭采樣幀中的黃金分割線、底線，計算上述兩條特征線上象素點顏色的均方誤差值MM;步驟43:當(dāng)黃金分割線的象素點顏色的均方誤差值M化小于事先設(shè)定的閾值7;。/&時，將其判斷為遠(yuǎn)鏡頭；步驟44:如果黃金分割線的象素點顏色的均方誤差值M化大于閾值;,"，則需要借助采樣幀底線作進一步分析；利用中鏡頭的底線象素點顏色的均方誤差值MSE較近鏡頭或場外鏡頭小的特點，若黃金分割線的象素點顏色的均方誤差值MM值大于閾值;。^的同時采樣幀底線的象素點顏色的均方誤差值MS^也大于另一設(shè)定閾值7;。,,。，則判斷為近鏡頭或場外鏡頭，此外的其它情況均判斷為中鏡頭。本發(fā)明的優(yōu)點和技術(shù)效果從具體實施例可以看出本發(fā)明的優(yōu)點和技術(shù)效果，針對足球視頻中鏡頭的特點，利用特征線上象素點顏色的均方誤差對鏡頭進行自動分類。本發(fā)明不僅克服了傳統(tǒng)基于主顏色面積比率的鏡頭分類方法受背景影響的缺點，提高了分類準(zhǔn)確性，同時還具有計算簡單、效率高的有點。本發(fā)明不但適合于足球視頻，對于其它類似的場地球類項目視頻如橄欖球、曲棍球等同樣適用。圖1是本發(fā)明實施流程圖2是本發(fā)明中特征線位置的示意圖3是本發(fā)明中鏡頭分類判別決策樹。具體實施例方式下面結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案中所涉及的各個細(xì)節(jié)問題。應(yīng)指出的是，所描述的實施例僅旨在便于對本發(fā)明的理解，而對其不起任何限定作用。圖1是本發(fā)明實施流程圖所示本發(fā)明實施例利用計算機和openCV視頻分析庫提取足球視頻中的采樣幀，對提取到的各采樣幀幀利用足球視頻中各類鏡頭的特點來確定出兩條特征線的位置，并將上述兩條特征線上象素顏色的均方誤差MSE作為該采樣幀幀所屬鏡頭分類的依據(jù)，把鏡頭分為遠(yuǎn)鏡頭、中鏡頭和近鏡頭或場外鏡頭三類。本發(fā)明首先利用openCV庫完成對足球視頻中采樣幀的提取，采樣周期為5秒，將所提取各幀的特征作為對所在鏡頭分類的依據(jù)。由于屬于不同類別鏡頭的幀中象素間顏色的連續(xù)性存在著差異，并且這些差異還與象素在幀中所處的局部區(qū)域位置有關(guān)，為了描述各類鏡頭中幀內(nèi)象素在局部區(qū)域的連續(xù)性，本發(fā)明選擇了兩條特征線作為考察的局部區(qū)域，計算這兩條特征線上象素的連續(xù)性。上述兩條特征線均選為水平直線。第一條水平線稱為黃金分割線，它距離頂端0.618倍的幀高度，正好處于黃金分割的位置；第二條水平線稱作底線，它接近底邊，距離底邊0.05倍幀高度，如圖2示出本發(fā)明中特征線位置的示意圖。特征線位置的選擇基于以下原則在通常的足球比賽視頻中，黃金分割線所處的位置正好穿過鏡頭拍攝目標(biāo)所處的區(qū)域，在遠(yuǎn)鏡頭中為場地，在中鏡頭中為局部的場地和球員，近鏡頭或場外鏡頭中則為球員或觀眾。底線在中鏡頭中通常穿過場地區(qū)域，而在近鏡頭或場外鏡頭中則為球員或觀眾的身體部分。利用這兩條特征線在不同種類的鏡頭中穿過的區(qū)域不同，就可以對鏡頭的類別作出判斷。特征線位置的確定步驟包括如下選取兩條特征線為水平直線；將第一條水平線與采樣幀頂端設(shè)置一距離，使第一條水平線位于黃金分割的位置，用于獲得與第一條水平線重合的黃金分割線；將第二條水平線與采樣幀底端設(shè)置一距離，使第二條水平線接近采樣幀的底邊，用于獲得與第二條水平線有一距離的底線。本發(fā)明基于足球比賽視頻的如下特點場地區(qū)域與其它區(qū)域相比在顏色分布上具有很高的一致性。特征線所在的局部區(qū)域象素顏色的一致性正好反映了該局部區(qū)域是屬于比賽場地、球員還是場外觀眾。為鏡頭分類準(zhǔn)備了依據(jù)。在確定完特征線的位置后，需要對特征線上的象素點顏色的一致性進行描述。本發(fā)明采用顏色均方誤差MSE這一度量指標(biāo)來描述象素間顏色的一致性。象素的顏色采用RGB顏色空間來表示，在RGB顏色空間中，某特征線的均方誤差MM如下式表示層=[(、-、)2+(、-S)2+",-t)2]其中x,力、、^分別為某特征線上象素點,'的B、G、R分量，&、^、^分別為該特征線上象素點R、G、B顏色分量的均值，N為該特征線上象素點的數(shù)目，x,A、、、&、&、&、^各變量的取值范圍均為0到255的整數(shù)。對采樣幀所屬鏡頭進行分類前，先按上式計算出該幀黃金分割線和底線的象素點顏色的均方誤差值MM，作為分類的主要依據(jù)。本發(fā)明將體育視頻中的鏡頭分為遠(yuǎn)鏡頭、中鏡頭和近鏡頭或場外鏡頭三類。遠(yuǎn)鏡頭是場地的全局鏡頭，鏡頭主題是場地；中鏡頭是場地某個小局部一名或幾名球員的全身鏡頭，鏡頭主體是球員和場地局部；近鏡頭或場外鏡頭反映球員半身特寫或場外觀眾的情況，鏡頭主體為球員或場外觀眾。利用不同種類鏡頭中特征線所穿過區(qū)域?qū)ο蟮牟煌?，獲取不同種類鏡頭中特征線所穿過區(qū)域的顏色一致性的不同信息，用于設(shè)計鏡頭的分類；由于黃金分割線在遠(yuǎn)鏡頭中貫穿區(qū)域絕大部分都是場地，而場地的顏色一致性很高，因此遠(yuǎn)鏡頭中黃金分割線擁有較小的象素點顏色的均方誤差值MSE。當(dāng)黃金分割線的象素點顏色的均方誤差值MSE小于事先設(shè)定的閾值7;。,&時，可以將其判斷為遠(yuǎn)鏡頭。反之，如果黃金分割線的MM值大于J;。^則需要借助底線作進一步分析。中鏡頭的底線象素點顏色的均方誤差值mm較近鏡頭或場外鏡頭小，若黃金分割線的m朋值MSg。^大于rg。Wm的同時，底線的象素點顏色的均方誤差值mse值m^A。^也大于另一設(shè)定閾值;。自，則可判斷為近鏡頭或場外鏡頭。此外的其它情況均可判斷為中鏡頭，如表l鏡頭分類的規(guī)則所示。該分類也可由圖3決策樹描述。在設(shè)定閾值rg。WCT和7;。,,。時，考慮到幀底部場地邊緣噪聲點的影響，通常j;。，的設(shè)定值大于7;。^。本實施例中;。^=200，uoo。表i<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>以上所述，僅為本發(fā)明中的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可理解想到的變換或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的包含范圍之內(nèi)，因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護范圍為準(zhǔn)。權(quán)利要求1.一種基于特征線的體育視頻鏡頭分類方法，包括步驟1利用待分類視頻鏡頭，在采樣幀局部區(qū)域的特征線上象素顏色的連續(xù)性來區(qū)分鏡頭種類；步驟2在待分類視頻鏡頭的采樣幀中，根據(jù)場地、球員、觀眾在不同類別鏡頭中，在局部區(qū)域出現(xiàn)可能性的差異選擇最能反映鏡頭類別差異的局部位置確定為特征線的位置；步驟3在步驟2所確定的特征線上統(tǒng)計各條特征線上象素點顏色的均方誤差值MSE作為最終鏡頭分類的特征；步驟4根據(jù)各特征線上象素點顏色的均方誤差值來對采樣幀所屬鏡頭進行分類。2.如權(quán)利要求1所述的視頻鏡頭分類方法，其特征在于，所述特征線，采用了兩條水平直線為第一條水平線和第二條水平線。3.如權(quán)利要求2所述的視頻鏡頭分類方法，其特征在于，所述第一條水平線位于采樣幀頂端有一距離。4.如權(quán)利要求2所述的視頻鏡頭分類方法，其特征在于，所述第二條水平線位于采樣幀底邊有一距離。5.如權(quán)利要求2所述的視頻鏡頭分類方法，其特征在于，所述特征線位置的確定，步驟包括如下步驟21:選取兩條特征線為水平直線；步驟22:將第一條水平線與采樣幀頂端設(shè)置一距離，使第一條水平線位于黃金分割的位置，用于獲得與第一條水平線重合的黃金分割線；步驟23:將第二條水平線與采樣幀底端設(shè)置一距離，使第二條水平線接近采樣幀的底邊，用于獲得與第二條水平線有一距離的底線。6.如權(quán)利要求l所述的視頻鏡頭分類方法，其特征在于，所述顏色的一致性，是采用場地區(qū)域與其它區(qū)域相比在顏色分布上具有很高的一致性的特點，并用特征線上象素的顏色均方誤差來度量顏色的一致性。7.如權(quán)利要求l所述的視頻鏡頭分類方法，其特征在于，所述鏡頭的分類步驟包括步驟41:利用不同種類鏡頭中特征線所穿過區(qū)域?qū)ο蟮牟煌?，獲取不同種類鏡頭中特征線所穿過區(qū)域的顏色一致性的不同信息，用于設(shè)計鏡頭的分類；步驟42:選定鏡頭采樣幀中的黃金分割線、底線，計算上述兩條特征線上象素點顏色的均方誤差值MSE;步驟43:當(dāng)黃金分割線的象素點顏色的均方誤差值MS五小于事先設(shè)定的閾值z;。^時，將其判斷為遠(yuǎn)鏡頭；步驟44:如果黃金分割線的象素點顏色的均方誤差值MM大于閾值則需要借助采樣幀底線作進一步分析利用中鏡頭的底線象素點顏色的均方誤差值MM較近鏡頭或場外鏡頭小的特點，若黃金分割線的象素點顏色的均方誤差值M^值大于閾值i;。^的同時采樣幀底線的象素點顏色的均方誤差值MSE也大于另一設(shè)定閾值7;。。，則判斷為近鏡頭或場外鏡頭，此外的其它情況均判斷為中鏡頭。全文摘要本發(fā)明涉及一種基于特征線的體育視頻鏡頭分類方法，在待分類視頻鏡頭的采樣幀中，根據(jù)場地、球員、觀眾在不同類別鏡頭中，在局部區(qū)域出現(xiàn)可能性的差異選擇最能反映鏡頭類別差異的局部位置確定為特征線的位置；在確定的特征線上統(tǒng)計各條特征線上象素點顏色的均方誤差值MSE作為最終鏡頭分類的特征；根據(jù)各特征線上象素點顏色的均方誤差值來對采樣幀所屬鏡頭進行分類。不僅克服了傳統(tǒng)基于主顏色面積比率的鏡頭分類方法受背景影響的缺點，提高了分類準(zhǔn)確性，同時還具有計算簡單、效率高的優(yōu)點。本發(fā)明不但適合于足球視頻，對于其它類似的場地球類項目視頻如橄欖球、曲棍球等同樣適用。文檔編號G06T7/40GK101465003SQ20071017988公開日2009年6月24日申請日期2007年12月19日優(yōu)先權(quán)日2007年12月19日發(fā)明者盧漢清,奕張申請人:中國科學(xué)院自動化研究所