【摘 要】
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以提升投篮运动轨迹识别水平为目的，提出基于匹配追踪算法的篮球运动员投篮运动轨迹识别方法。去除篮球运动员比赛视频内的复杂背景后，提取投篮运动轨迹特征；将其作为输入构建隐马尔可夫模型，利用该模型计算篮球运动员投篮运动轨迹状态概率后，得到待识别轨迹样本序列；使用Biterbi算法计算该数组内最大似然数值并对其进行排序处理后，以前若干位最大似然数值为约束条件，使用数组索引方式描述分类结果，该结果即为投篮运
【基金项目】
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亳州学院校级质量工程项目“篮球运动”（2020XXKC01）；
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以提升投篮运动轨迹识别水平为目的，提出基于匹配追踪算法的篮球运动员投篮运动轨迹识别方法。去除篮球运动员比赛视频内的复杂背景后，提取投篮运动轨迹特征；将其作为输入构建隐马尔可夫模型，利用该模型计算篮球运动员投篮运动轨迹状态概率后，得到待识别轨迹样本序列；使用Biterbi算法计算该数组内最大似然数值并对其进行排序处理后，以前若干位最大似然数值为约束条件，使用数组索引方式描述分类结果，该结果即为投篮运动轨迹识别结果。实验结果表明：该方法识别篮球运动员投篮运动轨迹可靠性较高，且识别结果与实际轨迹重合度极高。
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