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A NOVEL FRAMEWORK FOR SOCCER GOAL DETECTION BASED ON semantic rule

Journal of Electronics(China) 2011年第4期28卷 670-674页

作者： Xie Wenjuan Tong Ming School of Electronic Engineering Xidian University Xi＇an 710071 China

Focusing on the problem of goal event detection in soccer videos,a novel method based on Hidden Markov Model(HMM) and the semantic rule is ***,a HMM for a goal event is *** a Normalized semantic Weighted Sum(NSWS) rule is established by defining a new feature of shots,semantic observation *** test video is detected based on the HMM and the NSWS rule,***,a fusion scheme based on logic distance is proposed and the detection results of the HMM and the NSWS rule are fused by optimal weights in the decision level,obtaining the final *** results indicate that the proposed method achieves 96.43% precision and 100% recall,which shows the effectiveness of this letter.

关键词： Video semantic analysis Event detection Hidden Markov Model(HMM) semantic rule Decision-level fusion

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Building Extraction from LIDAR Based semantic Analysis

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Geo-Spatial Information Science 2006年第4期9卷 281-284,310页

作者： YU Jie YANG Haiquan TAN Ming ZHANG Guoning School of Remote Sensing and Information Engineering Wuhan University 129 Luoyu Road Wuhan 430079 China 不详

Extraction of buildings from LIDAR data has been an active research field in recent years. A scheme for building detection and reconstruction from LIDAR data is presented with an object-oriented method which is based on the buildings’ semantic rules. Two key steps are discussed: how to group the discrete LIDAR points into single objects and how to establish the buildings’ semantic rules. In the end, the buildings are reconstructed in 3D form and three common parametric building models (flat, gabled, hipped) are implemented.

关键词： LIDAR building extraction semantic rule object-oriented method

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