網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)特征補(bǔ)償方法研究

周麗平

摘 要： 對(duì)于網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)的特征補(bǔ)償，傳統(tǒng)方法有效性不足的缺陷，提出基于幀間差分消除的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)特征補(bǔ)償方法。首先構(gòu)建三維檢測(cè)目標(biāo)模型，利用幀間差分消除算法從運(yùn)動(dòng)視頻圖像中提取背景，預(yù)測(cè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，通過希爾伯特變換分析圖像前景的軌跡相位差值特性，檢測(cè)出目標(biāo)丟失點(diǎn)。通過觀察目標(biāo)丟失點(diǎn)頂點(diǎn)結(jié)構(gòu)，給出目標(biāo)丟失點(diǎn)補(bǔ)償措施。實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明，所提方法對(duì)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)的分辨能力得到了大幅度提升，對(duì)丟失點(diǎn)的特征補(bǔ)償精度更高，并且反應(yīng)時(shí)間有效縮短。

關(guān)鍵詞： 網(wǎng)球； 運(yùn)動(dòng)視頻； 目標(biāo)丟失點(diǎn)； 特征補(bǔ)償

中圖分類號(hào)： TN948.4?34； TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）23?0069?04

Abstract： The traditional method doesn′t have sufficient effectiveness for feature compensation of the tennis video target loss point， so an interframe difference elimination algorithm based feature compensation method of tennis video target loss points is proposed. The three?dimensional target detection model is constructed. The interframe difference elimination algorithm is used to extract the background in moving video image， and predict the target motion trajectory. The trajectory phase difference characteristic of image foreground is analyzed by means of Hilbert transform to detect the target loss point. The vertex structure of the target lost point is observed to provide the compensation measures of the target loss point. The data measured in experiment shows that the proposed method can greatly improve the resolution of the target loss points of the tennis motion video， and has high feature compensation precision for loss point and short response time.

Keywords： tennis； motion video； target loss point； feature compensation

0 引 言

網(wǎng)球比賽的觀賞性強(qiáng)，運(yùn)動(dòng)過程動(dòng)作優(yōu)美且激烈，盛行于全世界。優(yōu)秀的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員能夠準(zhǔn)確、快速地感知到對(duì)手的發(fā)球目標(biāo)方位，并實(shí)時(shí)估計(jì)出制勝接球方法，果斷地控制網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)方向。網(wǎng)球比賽的勝利與否與運(yùn)動(dòng)員對(duì)目標(biāo)丟失點(diǎn)的分辨與反應(yīng)能力密切相關(guān)[1]，但并非所有運(yùn)動(dòng)員都具有這兩項(xiàng)能力，為提高網(wǎng)球隊(duì)的整體素質(zhì)，需要借助一些特殊方法對(duì)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)情況進(jìn)行特征補(bǔ)償。文獻(xiàn)[2]構(gòu)建了一種網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)仿真訓(xùn)練模型，使用虛擬人技術(shù)將運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)情況與訓(xùn)練環(huán)境進(jìn)行整合，當(dāng)一方運(yùn)動(dòng)員發(fā)球后，模型對(duì)目標(biāo)網(wǎng)球的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行檢測(cè)，給出目標(biāo)丟失點(diǎn)補(bǔ)償措施，運(yùn)動(dòng)員依據(jù)補(bǔ)償措施進(jìn)行訓(xùn)練，逐步提高對(duì)目標(biāo)丟失點(diǎn)的分辨與反應(yīng)能力，取得了較成功的訓(xùn)練結(jié)果。但模型檢測(cè)時(shí)間過長，而且補(bǔ)償措施與實(shí)際情況存在差異，使用起來很不方便。文獻(xiàn)[3?4]中提出的最小方差濾波和差分二次平均修正方法對(duì)上述情況進(jìn)行了修正，但始終未能走出誤區(qū)，原因在于對(duì)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)的數(shù)據(jù)修正不足，檢測(cè)結(jié)果本就存在偏差，造成補(bǔ)償措施的失效。為解決以上問題，提出基于幀間差分消除的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)特征補(bǔ)償方法。

1 網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)特征補(bǔ)償方法研究

1.1 目標(biāo)丟失點(diǎn)檢測(cè)模型

圖1描述的是網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)檢測(cè)模型，模型在一個(gè)三維坐標(biāo)系中建立起來，使用攝像機(jī)采集網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)圖像，圖像與[x]軸、[y]軸平行，與[z]軸垂直，圖像最高點(diǎn)與三維坐標(biāo)系原點(diǎn)之間[z]軸平面距離為[f。]如果[（x，y，z）]為三維圖像坐標(biāo)點(diǎn)，則[（x，y）]就表示圖像在[z]軸平面的坐標(biāo)點(diǎn)，[XYZ]表示圖像三維矩陣點(diǎn)。

網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)檢測(cè)模型從網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)圖像中提取背景，預(yù)測(cè)出運(yùn)動(dòng)軌跡，隨后進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，將背景刪除留下含有目標(biāo)（即運(yùn)動(dòng)中的網(wǎng)球）的前景[5]，檢測(cè)目標(biāo)丟失點(diǎn)情況，圖2為檢測(cè)模型工作流程。

將求得的目標(biāo)丟失點(diǎn)補(bǔ)償值填充到網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)圖像前景中，再還原圖像背景，經(jīng)濾波后得到完整的運(yùn)動(dòng)圖像，輸出供網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練使用。

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)描述

網(wǎng)球比賽實(shí)際上是一種靠經(jīng)驗(yàn)取勝的比賽，為了使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更為合理，所選擇的實(shí)驗(yàn)對(duì)象都是無經(jīng)驗(yàn)或者經(jīng)驗(yàn)度不高的新手運(yùn)動(dòng)員，將完全無經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員分在第二組，其他人員分在第一組，每組運(yùn)動(dòng)員的年齡結(jié)構(gòu)和比賽素質(zhì)均相似。

本次實(shí)驗(yàn)的主要目的是分析本文所提基于幀間差分消除的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)特征補(bǔ)償方法對(duì)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)的幫助作用，包括運(yùn)動(dòng)員對(duì)目標(biāo)丟失點(diǎn)的分辨能力、反應(yīng)時(shí)間以及補(bǔ)償措施的有效性。由于補(bǔ)償措施有效性的定義比較模糊，實(shí)驗(yàn)以補(bǔ)償前后運(yùn)動(dòng)員對(duì)目標(biāo)丟失點(diǎn)做出反應(yīng)的軌跡相位差值作為分析對(duì)象，描述方法補(bǔ)償措施的有效性。運(yùn)動(dòng)員對(duì)目標(biāo)丟失點(diǎn)的分辨能力則以分辨準(zhǔn)確率替代，分辨能力和反應(yīng)時(shí)間也間接表達(dá)了方法對(duì)目標(biāo)丟失點(diǎn)的檢測(cè)效果。endprint

本次實(shí)驗(yàn)共進(jìn)行三次，實(shí)驗(yàn)方法分別為本文方法、最小方差濾波和差分二次平均修正，所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果匯總后統(tǒng)一進(jìn)行分析。對(duì)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過程行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的軟件是E?PRIME 2.0，這是一款依賴心理學(xué)原理進(jìn)行運(yùn)動(dòng)行為信息化轉(zhuǎn)換的軟件，采集精度高，且能夠在短時(shí)間內(nèi)構(gòu)建繁雜的實(shí)驗(yàn)程序，可同時(shí)對(duì)一維文字以及二維和三維多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行采集[9]。對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析的軟件是SPSS 22.0。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

經(jīng)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)和分析后，SPSS 22.0軟件給出了網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員行為數(shù)據(jù)分析結(jié)果，用表1描述。表1中匯總了在本文方法、最小方差濾波和差分二次平均修正的特征補(bǔ)償下，網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員對(duì)目標(biāo)丟失點(diǎn)的分辨能力與反應(yīng)時(shí)間。

分析表1中的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)能夠得知：在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，三種方法對(duì)有一些經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過程目標(biāo)丟失點(diǎn)的檢測(cè)效果要好于完全無經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員，但無太大差別，表明三種方法都能夠提升網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員的綜合素質(zhì)，其中，本文方法的分辨準(zhǔn)確率最高、反應(yīng)時(shí)間最短，檢測(cè)效果最好。

由于三種方法對(duì)兩組網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員的檢測(cè)效果差異性不大，因此，在補(bǔ)償措施有效性的分析中只對(duì)第一組網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。圖3給出了三種方法在進(jìn)行網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)補(bǔ)償前后的軌跡相位差值，經(jīng)分析能夠得知，經(jīng)補(bǔ)償后，網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員反應(yīng)出的軌跡相位差值已逐漸趨于穩(wěn)定，并且丟點(diǎn)面積更小，本文方法表現(xiàn)出了最佳的補(bǔ)償效果，有效性最強(qiáng)。

4 結(jié) 論

本文提出基于幀間差分消除的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)特征補(bǔ)償方法，在三維空間坐標(biāo)系上建模獲取目標(biāo)丟失點(diǎn)檢測(cè)模型，利用幀間差分消除算法校正模型檢測(cè)流程，分兩種情況介紹了補(bǔ)償方法。實(shí)驗(yàn)以實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)為依據(jù)，對(duì)比了本文方法與最小方差濾波、差分二次平均修正的各項(xiàng)性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法對(duì)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)丟失點(diǎn)的分辨能力得到了大幅度提升，對(duì)丟失點(diǎn)的特征補(bǔ)償精度更高。

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