肖仁鋒

（濟南職業(yè)學院 計算機系，山東 濟南 250103）

基于圖像處理的球員身份識別是當前的研究熱點之一。文獻［1］介紹了發(fā)現(xiàn)和識別球員號碼的方法。作者利用HSV顏色空間來分離球隊的球衣，然后分離號碼并識別。文獻［2］首先通過圖像分割方法提取球員球衣上的號碼區(qū)域，利用內(nèi)部輪廓檢測對號碼定位，然后對提取出的號碼采用基于概率統(tǒng)計的貝葉斯分類器進行識別，取得了較好的效果。

筆者研究了利用視覺特征來確定比賽中球員身份的可能性。首先利用MAP檢測方法分割球衣區(qū)域，然后利用OCR方法識別號碼。系統(tǒng)的輸入為比賽照片和球隊球衣的先驗知識，輸出為帶有球員名字的原輸入照片。

1 球衣識別

在需要識別球員的比賽中，比賽的雙方球隊有四種可能出現(xiàn)的球衣顏色（每隊有主場和客場兩種球衣）。根據(jù)初步判斷，在籃球球衣中球衣顏色為單色，沒有條紋或者廣告，因此嘗試找出能夠確定照片中球衣的RGB顏色范圍。一種簡單的算法是遍歷每個像素，并且判斷該像素的RGB值是否落入相應(yīng)的取值范圍。如果RGB顏色值中的所有三個值都在區(qū)間范圍之外，則該像素的RGB值被設(shè)為0，來表示該像素不屬于球衣。但是由于拍攝角度以及光照等問題，該方法成功率太低不能保證球衣識別效率。

針對這一問題，本文提出MAP（Maximum a posteriori probability）檢測器方法。首先，對每種球衣，提供不同光照、不同視角下的照片，手工標出照片中球衣的范圍，利用照片和手工標記的范圍來訓練MAP檢測器。然后運用訓練出的MAP檢測器來進行球衣檢測。圖1為檢測效果（球衣部分為白色，其他部分為黑色）。

圖1 球衣檢測結(jié)果

由于觀眾及復雜背景中顏色相似性等原因，MAP算法還有一定的誤檢率。為了進一步提高檢測效率，在MAP檢測結(jié)果基礎(chǔ)上利用區(qū)域的性質(zhì)來進行進一步判斷。通過籃球常識可知，每一個球隊只允許五名球員在球場上，利用這個邏輯，查找最大的5個區(qū)域，然后消除其他部分，即可消除背景中觀眾人群等帶來的誤檢。

當球場上拍到的球員少于5個時，算法通過一些附加的處理來去除額外的區(qū)域。在比賽錄像中，可以確定球衣在整個圖像中的大致的比例范圍。因此可以首先去除那些在整個圖像中占區(qū)域小于某一百分比的區(qū)域，比如2%。此外球衣號碼的高寬比也有一定的比例（算法中設(shè)定高寬比大于1）。通過這一限定可以去除球隊標志等容易錯誤判斷的區(qū)域。

2 號碼識別

在獲得球衣范圍之后，該范圍中只有球衣和號碼以及球隊標志（球隊標志可用高寬比去除）。此時將該區(qū)域進行二值化即可將數(shù)字提取出來，然后通過球衣上的數(shù)字來識別球員（如圖2）。目前常用的方法為模版匹配法。即為每位球員（號碼）建立一個模板。利用模板來對號碼區(qū)域進行卷積。取匹配最大值為識別結(jié)果。但由于號碼的角度，輕微的變形及球衣折疊等問題導致模版匹配法效率不高。

本文采用OCR方法來檢測號碼［3］。OCR算法分析每一個字符并且計算該字符與模板之間的相互關(guān)系，選取最大值為匹配結(jié)果。在球員號碼識別中，并不需要OCR識別所有的號碼，僅僅需要區(qū)分五個可能的號碼。這樣可以避免一些字符的混淆。同時，對兩個數(shù)字組成的號碼，采用兩個平行的OCR來檢測球衣的號碼。以湖人隊為例，湖人的五個先發(fā)球員的號碼“7”，“15”，“16”，“17”和“24”。因此球員號碼的第一個字母可能是1或者2。第二個號碼可能是4，5，6或者7?；谶@樣的先驗知識，運行兩個并行的OCR，針對第一個數(shù)字建立一個OCR（僅僅識別1和2），然后另一個OCR識別第二個數(shù)字（4，5，6，7），最后取兩個OCR的結(jié)果組合來完成最終的號碼的估計。

在獲得球衣號碼的識別結(jié)果之后，如果算法得到一個不能匹配的號碼，那么用一些針對球隊的特定的邏輯分析來矯正識別結(jié)果。例如球隊中僅僅有一位球員有單數(shù)字的球衣號碼。則可確定任意單數(shù)字的球衣號碼都歸屬于該球員。另外的四個球衣號碼是24，15，16和17，也可僅僅通過第二個數(shù)字來識別號碼。

得到每個球衣的號碼之后，通過算法在球員號碼的下方輸出該球員的名字，結(jié)果如圖3。

圖2 球衣區(qū)域

圖3 球員識別結(jié)果

3 結(jié)論

本文主要研究利用照片來檢測和識別NBA比賽中球員的可能性。盡管將目標縮小到一個球隊，但這不影響研究結(jié)果。最后的實驗結(jié)果證明了算法的有效性。

［1］ M Saric，H Dujmic，V Papic，N Rozic.Player number localization and recognition in soccer video using HSV color space and internal contours［J］.World Academy of Science，Engineering and Technology，2008，43.

［2］ 徐曉煜，黃歡，楊小娜，等.比賽視頻中球員號碼的定位與識別［J］.鄭州輕工業(yè)學院學報（自然科學版），2012，27（6）：82－85.

［3］ 王改芬.用C＃識別圖像中的文字［J］.計算機時代，2011（7）：50－51.