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提出一种基于深度学习的足球球员跟踪方案:通过搭建全卷积孪生神经网络来提取足球比赛视频中球员丰富的视觉特征,并在大量的包含相似性物体的数据集上对网络进行训练,提高了算法辨别同队队员的能力。实验表明,该算法在足球领域取得了较好效果,跟踪准确率达到90%以上。
基于深度学习的足球球员跟踪算法研究
【摘 要】
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提出一种基于深度学习的足球球员跟踪方案:通过搭建全卷积孪生神经网络来提取足球比赛视频中球员丰富的视觉特征,并在大量的包含相似性物体的数据集上对网络进行训练,提高了算法辨别同队队员的能力。实验表明,该算法在足球领域取得了较好效果,跟踪准确率达到90%以上。
【机 构】
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中国传媒大学协同创新中心
【出 处】
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中国传媒大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年03期
【基金项目】
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国家科技支持计划(2015BAK)
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