基于人工智能技术的运动视频内容分类研究

针对分类运动视频内容可帮助用户更有效地获取与管理运动视频信息,设计基于人工智能技术的运动视频内容分类方法。在运动视频压缩域内,采用机器视觉技术中基于主色相似度的差分统计直方图(DCDSH)特征提取算法结合HSV颜色空间,获取运动视频某帧图像的主色特征;利用机器学习技术中的支持向量机(SVM)构建SVM分类器,建立运动视频图像各主色特征向量同视频内容类别间的对应关系;结合one-against-one结构将SVM二分类器推广到运动视频特征的多分类问题上,汇总各SVM二分类器的分类结果,通过投票规则将得票最高的类别标记为待分类运动视频所属类别。分类结果显示,所研究方法能够有效识别并分类篮球、足球、羽毛球、滑冰4种不同类别运动视频内容,平均分类查全率和查准率都高于95%。