Automatic Detection of Highlights in Soccer videos based on analysis of scene structure

In this paper, we propose an efficient scheme for automatically detecting highlight scenes in soccer videos. Highlights are defined as shooting scenes and goal scenes. Through the analysis of soccer videos, we notice that most of highlight scenes are shown around the goal post area. It is also noticed that the TV camera zooms in a setter player or spectators after the highlight stones. Detection of highlight scenes for soccer videos consists of three steps. The first step is the extraction of the playing field using a statistical threshold. The second step is the detection of goal posts. In the final step, we detect a zooming of a soccer player or spectators by using connected component labeling of non-playing field. In order to evaluate the performance of our method, the precision and the recall are computed. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed method, with 95.2% precision and 85.4% recall.

축구 동영상에서의 장면 구조 분석에 기반한 자동적인 하이라이트 장면 검출

본 논문에서는 축구 동영상으로부터 자동적으로 하이라이트 장면들을 검출하는 방법을 제안한다. 축구 동영상에서 하이라이트 장면들은 슈팅 장면들이나 골 장면들로 정의 될 수 있다. 우리는 축구 동영상에 대한 구조적 분석을 통해서 일반적으로 골 포스트(goal posts) 영역 주위에서 하이라이트 장면들이 나타나는 것과 하이라이트 장면 이후에는 TV 카메라가 축구 선수들이나 관중석을 확대해서 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 축구 동영상으로부터 하이라이트 장면들을 검출하기 위한 과정은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 통계적인 문턱치(statistical threshold)를 이용한 그라운드(playing field) 영역을 추출한다. 두 번째 단계는 골 포스트를 찾기 위해서 그라운드 영역과 그라운드가 아닌 영역들의 경계선 부분을 검출한다. 그리고 마지막 단계에서는 축구 선수나 관객들의 확대 장면을 검출하기 위해서 그라운드가 아닌 영역들에 대해서 connected component labeling 기법을 적용하여 한 장면 내에서 그라운드가 아닌 영역들의 비율을 계산한다. 본 논문에서는 하이라이트 장면 검출에 대한 성능을 평가하기 위하여 정확률(precision)과 재현율(recall)을 사용하고, 실험을 통하여 제안된 방법이 정확률 95.2%, 재현율 854%로 축구 동영상에서 하이라이트 장면을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.