基于语法的体育视频自动解析

# 基于语法的体育视频自动解析 ## 1 体育视频建模 在各类体育赛事转播中，我们可以有以下两个有趣的发现： ### 1.1 树状结构表示 每一场体育比赛都可以用树状结构来表示。例如，网球比赛先分为盘，再分为局和发球；跳水比赛包含多个回合，每个回合又有若干次动作。为了方便用户访问，需要开发高效的技术从原始视频数据中识别出这种树状结构。 ### 1.2 特定事件分类 体育视频中存在许多特定领域的重复性事件，对用户来说具有重要意义。这些事件可分为三类：回放事件、状态事件和目标事件。 - **回放事件**：比赛中有趣的瞬间通常会在发生后立即以慢动作回放，这些回放片段就是回放事件。 - **状态事件**：当比赛状态发生变化时，如得分，就会出现状态事件。它们通常标志着结构单元的开始和结束，与比赛结构密切相关。 - **目标事件**：代表比赛中特定的对象及其动作，如足球比赛中的射门或跳水比赛中的跳水动作。 由于视频内容的多样性，很难提供一种通用的事件检测方法来弥合低级特征和高级语义之间的差距。因此，我们重点关注应用场景，发现： - 回放事件通常夹在特定的镜头过渡之间； - 状态事件通常伴随着叠加字幕，这些字幕在视频制作过程中叠加在画面上，提供比赛情况的信息； - 目标事件中，物体和摄像机引入的运动更为活跃。 基于以上观察，体育视频解析类似于基于字典和语法的语言处理。在体育视频领域，用于标注镜头的字典是一组特定领域的事件，语法则是以树状结构表示的一组规则。 ## 2 体育视频解析框架 ### 2.1 框架概述 该框架的目的是解析体育视频，构建基于事件的语义索引和目录。通过使用这些索引和目录，用户可以定位他们想要的特定视频内容。该系统类似于编译器，由三个阶段组成：镜头检测、语义标注和句法分析。 ```mermaid graph LR A[原始视频流] --> B[镜头检测] B --> C[语义标注] C --> D[句法分析] D --> E[语义索引和目录] ``` - **镜头检测**：使用自动镜头边界检测技术将原始视频流分割成一系列镜头。我们实现了一种基于直方图的方法，该方法在处理突然和渐变的镜头过渡时都能取得令人满意的效果。 - **语义标注**：根据语义事件检测将镜头识别为标记。每个事件都与一个标记相关联，例如，在跳水比赛中，标记“d”代表跳水事件。检测到事件后，该事件中的每个镜头都用相应的标记进行标注，这些标记可作为基于事件的索引。 - **句法分析**：使用标记序列构建树状结构。每个体育比赛都有自己的规则，在解析之前，用上下文无关语法描述比赛的句法，然后利用编译器技术设计解析器。同时，在句法分析阶段实现错误检测和恢复程序。 ### 2.2 语义标注 语义标注本质上是将每个镜头按照预定义的事件模型进行分类的过程。事件分为三类：回放事件、状态事件和目标事件。 #### 2.2.1 回放事件检测 回放事件夹在特殊的镜头过渡之间，这些过渡通常包含带有特殊编辑效果的标志。自动检测回放事件的算法步骤如下： 1. 测量镜头边界帧与标志通常出现区域的示例标志图像之间的像素级强度距离。如果距离低于经验选择的阈值，则检测到特殊镜头过渡。 2. 如果两个特殊过渡之间的间隔在可能的回放持续时间范围内，则识别为回放事件，并将过渡之间的所有镜头标注为该回放事件。 #### 2.2.2 状态事件检测 状态事件通常伴随着叠加字幕，提供比赛状态的重要信息。在跳水比赛中，有三种状态事件：“准备”、“得分”和“回合结束”。 检测步骤如下： 1. 通过自动文本检测获取每一帧中的文本（以“文本块”形式存在，即覆盖一行文本的矩形框）。 2. 测量帧与状态事件示例图像之间的相似度。设