基于機器學習技術的體育視頻類型分類研究

張玉蘭

摘 要：為了提高體育視頻類型分類的正確率，設計了基于機器學習技術的體育視頻類型分類方法。首先分析當前體育視頻類型分類的研究進展，介紹了機器學習技術的體育視頻類型分類原理，然后提取體育視頻類型分類的特征向量，并引入機器學習技術中的支持向量機構建體育視頻類型的分類器，最后通過多種體育視頻數據進行仿真測試。結果表明，機器學習技術克服了當前體育視頻類型分類方法存在的弊端，提高了體育視頻類型分類的正確率，體育視頻類型分類誤差要小于比對方法，獲得了理想的體育視頻類型的分類結果。

關鍵詞：機器學習技術;運動視頻;分類效果;特征向量;仿真測試

中圖分類號：TP 391

文獻標志碼：A

文章編號：1007-757X（2020）11-0042-03

Abstract：In order to improve the accuracy of classification of sports video types， a classification method based on machine learning technology is designed. First of all， this paper analyzes the current research progress of sports video type classification， describes the principle of sports video type classification based on machine learning technology， then extracts the feature vector of sports video type classification， introduces the support vector mechanism of machine learning technology to build the sports video type classifier， and finally conducts simulation test through a variety of sports video data. The results show that the machine learning technology overcomes the shortcomings of the current sports video classification methods， improves the accuracy of sports video classification. The classification error of sports video types is less than the comparison method. The design obtains the ideal sports video classification results.

Key words：machine learning technology;motion video;classification effect;eigenvector;simulation test

0?引言

相對于其它類型的信息，視頻包含的信息量更加豐富，更受人們的歡迎，其中體育視頻就是一種十分重要的視頻。每天體育視頻以爆炸式的速度增長，體育視頻管理面臨巨大的挑戰[1]。體育視頻的分類可以加快體育視頻檢索效率，可以讓用戶找到自己真正的需要的體育視頻，可以指導運動的訓練和比賽。因此，體育視頻類型分類技術成為當前體育視頻管理領域中一個重要研究內容[2]。

針對體育視頻類型分類問題，全世界許多研究人員投入許多的時間和精力，體育視頻類型分類的研究可以劃分為兩個階段[3-4]：人工階段和自動階段。人工階段消耗時間長，無法對海量的體育視頻進行分類，體育視頻分類的工作量比較大。……