I detta dokument presenteras en ny multimodal metod för att extrahera semantisk information från basketvideo. Den visuella, rörelse och ljudinformation extraheras från video för att först generera några låg nivå video segmentering och klassificering. Domänkunskap utnyttjas ytterligare för att upptäcka intressanta händelser i basketvideon. För video, både visuell och rörelse förutsägelse information används för skott och scen gräns detektion algoritm; detta kommer att följas av scenklassificering. För ljud, ljudtangenter är uppsättningar av specifika ljud ljud relaterade till semantiska händelser och en klassificeringsmetod baserad på dolda Markov modell (HMM) används för ljudtangenteround identifiering. Därefter, genom att analysera multimodal information, positionerna för potentiella semantiska händelser, såsom "foul" och "shot vid korgen," placeras med ytterligare domän kunskap. Slutligen genereras en video annotation enligt MPEG-7 multimedia beskrivningssystem (MDS). Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna metoden är.
Ett tillvägagångssätt som stöder upptäckt av händelser som "foul" och "shot at the basket" i basketfilmer presenteras i REF.
Multimodal semantic analysis and annotation for basketball video
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}