19、体育视频兴奋度注意力建模与机器人运动创新探索

体育视频兴奋度注意力建模与机器人运动创新探索

体育视频关键帧检测新方法

在体育视频处理领域，关键帧检测是一项重要任务，它能够帮助我们快速提取视频中的重要信息。有一种新颖的注意力建模方法，通过整合视觉注意力模型和上下文游戏状态信息，成功应用于关键帧检测。

关键帧检测效果

从测试的代表性帧（如图 1 所示）来看，该方法能够提取出合适数量的关键帧。基于视觉注意力得分，提取的关键帧与人类视觉注意力高度相关。尽管有些关键帧看起来像是普通的比赛画面，但该方法能够很好地保留视频中的精彩时刻（如图 2 所示）。

方法优势

这种方法通过上下文注释，利用语义知识和视觉特征，展示了观众兴奋程度的大致分布。关键帧的选择依赖于所有视觉注意力得分与偏差的组合。将基于对象的视觉注意力模型与上下文注意力模型相结合，不仅能产生精确的人类感知特征，还能有效确定吸引观众注意力的视频内容类型。经过商业棒球比赛序列的评估，该算法显示出了良好的效果。

视觉注意力模型与上下文信息结合的流程

graph LR
    A[视觉注意力模型] --> B[提取视觉注意力得分]
    C[上下文游戏状态信息] --> D[获取上下文注释]
    B --> E[结合视觉注意力得分与偏差]
    D --> E
    E --> F[关键帧选择]

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