【摘 要】
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当前，运动目标跟踪技术方面的研究已有许多，具有广泛的应用价值。足球运动已成为全球最流行的体育运动之一，拥有极高的比赛关注度，球员跟踪对于普通观众、教练员和裁判员都具有重
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当前，运动目标跟踪技术方面的研究已有许多，具有广泛的应用价值。足球运动已成为全球最流行的体育运动之一，拥有极高的比赛关注度，球员跟踪对于普通观众、教练员和裁判员都具有重要的现实意义，也是体育视频内容分析领域的理论基础。目前还没有一个算法能够完美地处理所有场景，对足球视频中的球员跟踪算法研究应该融合其特定领域特点以提高跟踪的效果。 为更好地描述跟踪目标信息，结合了全局特征和局部特征。颜色对于异队球员具有显著的区分性，利用HSV颜色空间非均匀量化算法去除了球场主色，提取了上下分块的球员主色直方图；提取Haar-like局部纹理特征来构造弱分类器，并用积分图加速计算。改进了传统在线多示例学习跟踪算法，一方面，考虑到包中不同示例的贡献，对包中的示例赋予权重，正包中的示例根据其与目标位置的中心距离计算权重，负包中的示例权重相同。另一方面，由于传统算法仅在固定圆形邻域范围内预测下一帧位置的局限性，使用了粒子滤波估计的运动模型生成候选集。为衡量不同跟踪器在足球视频中的性能，将足球视频分成了四个场景，分场景手工标记了数据集，选择本文设计的算法与其它四个同样是固定跟踪尺度的算法做了性能评测与对比。 实验结果表明，本文设计的算法具有较强的鲁棒性，能较好地适应足球视频不同场景下的球员跟踪，并且满足实时性要求。下一步的研究是考虑如何利用球员的上下文信息以辅助球员跟踪，从而更好地处理混合场景中的球员跟踪。
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