68、3D神经模型与体育视频事件模型：目标检测与个性化检索的创新方案

3D神经模型与体育视频事件模型：目标检测与个性化检索的创新方案

在计算机视觉和视频处理领域，停止目标检测和体育视频事件检测与个性化检索是两个重要的研究方向。本文将介绍一种基于3D神经模型的停止目标检测方法，以及一种用于体育视频的新语言 - 感知事件模型，探讨它们的原理、实验结果和应用前景。

基于3D神经模型的停止目标检测

在停止目标检测中，我们采用了一种独特的方法，通过维护最新的停止前景模型，并将移动对象识别为偏离该模型的对象来解决问题。

模型与参数

• 对于像素 $p$，其在背景模型中的表示通过 $\alpha_t(x)$ 来体现，表达式为 $\alpha_t(x) = M(p_t) \alpha(t) w(x)$，其中 $w(x)$ 是邻域 $N_{p_t}$ 中的高斯权重，$\alpha(t)$ 是学习因子，$M(p_t)$ 是硬限幅函数：
  [
  M(p_t) =
  \begin{cases}
  1, & \text{如果 } NCF(p_t) > 0.5 \
  0, & \text{否则}
  \end{cases}
  ]
  该函数考虑了空间连贯性，用于像素 $p_t$ 的背景/前景分割。此模型 $\tilde{B}_t$ 被应用于背景模型 $BG_t$ 和前景模型 $FG_t$，用于停止和移动像素的分类。

实验结果

我们在多个图像序列上进行了实验，以检测停止对象。这里展示了公开可用的i - LIDS 2007数据集中的停车车辆序列PV - easy、PV - medium和PV - hard的实