臺灣博碩士論文加值系統

隨著數位內容的時代到來，透過轉播的運動比賽與日俱增，其中棒球運動因為在台灣是一個很重要的運動，因此棒球視訊看的人也比較多，然而不同視訊中的計分板類型與位置也會有所不同，並且在棒球比賽視訊包含複雜的背景以及雜訊，因此在自動擷取和辨識上是具有相當的困難以及挑戰性，因此本論文提出如何正確搜尋、定位、自動辨識棒球比賽視訊中的計分板(Scoreboard)上的分數，進而從中得知棒球比賽的精采片段。
本論文利用色彩空間轉換(Color Space Transform)、計分板偵測(Scoreboard Detection)、形態學(Morphology)、類神經網路(Neural Network)、細線化(Thinning)、計分板數字辨識(Scoreboard Number Recognition)等影像處理演算法，完成自動辨識不同棒球比賽視訊中計分板的數字。
為了提高自動辨識度，本論文提出一個有效的方法，首先，利用平均背景(Temporal Averaging)來定位出視訊中計分板的位置，並以面積門檻作為篩選出計分板，並將辨識到的計分板二值化以及透過形態學方式處理找到數字的區域，再利用找到的數字區域設面積門檻找出相鄰的座標值作為篩選條件。最後利用類神經網路將擷取出所需要的數字區域辨識其結果。

摘要
目錄
附表目錄
附圖目錄
第一章 簡介
1.1研究動機與目的
第二章 相關文獻探討
2.1 Template Matching
2.2數字辨識
第三章 系統架構與基於本研究之演算法
3.1 系統架構
3.2 影像處理演算法
3.2.1 RGB to Gray
3.2.2 二值化(Binarization)
3.2.3形態學(Morphology)
3.2.4特徵擷取
3.2.5 類神經網路(Neural Network)
3.2.6細線化(Thinning)
3.7本研究之演算法
3.7.1 棒球比賽影片計分板偵測
3.7.2平均背景(Temporal Averaging)
3.7.3 計分板偵測
3.7.4 計分板定位
3.7.5自動偵測數字
3.7.6類神經網路訓練與特徵擷取
第四章 實驗結果
4.1 計分板位置偵測方法實驗結果
4.2 計分板內容前處理
4.3 候選區域定位
4.4 數字辨識
4.5 實驗畫面
第五章 結論與未來研究方向
5.1 結論
5.2 未來研究方向
第六章 參考文獻

中文文獻
[1] 李雅銘，「籃球運動影像之動作解析」，義守大學資訊工程學系研究所碩士論文，2011。
[2] 林坤逸，「使用棒球轉播影像作球種分析」，東華大學資訊工程學系研究所碩士論文，2011。
[3] 王進德，「類神經網路與模糊控制理論入門與應用」，全華科技圖書股份有限公司，2007。
[4] 昌達慶仁，「圖解數位影像處理，旗標出版股份有限公司」，2011年。
[5] 劉冠廷，「基於運動歷史影像實現人追蹤與技術系統」，台灣科技大學電子工程學系研究所碩士論文，2010。



英文文獻
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[3] M.H. Huang and C.H. Hsieh, “Event Detection of Broadcast Baseball Videos,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, VOL. 18 , NO. 12, December 2008.
[4] Dinesh Dileep Gaurav and Renu Ramesh, “A feature extraction technique based on character geometry for character recognition,” Arxiv,2012.