足球作为全球最受欢迎的一项体育运动,其比赛视频有着广泛的收视群体。然而,由于足球比赛的持续时间较长,人们感兴趣的内容却各不相同。有人喜欢观看射门、点球等镜头,有人喜欢观看中场配合的部分。面对海量的视频数据,如果依靠传统人工剪辑的方式对视频进行集锦制作,不仅对人力资源是极大的浪费,而且也无法保证集锦生成的及时性。因此,本文将足球视频的精彩事件检测作为研究课题。本文的主要研究工作集中在三个方面:一是足球视频的镜头标注;二是基于单模态的足球视频精彩事件检测;三是基于多模态融合的足球视频精彩事件检测。首先,对足球视频的结构进行分析,本文选择将镜头作为基本单元,进行特征的提取与分析。对于镜头分割,通过对足球视频的镜头切换特点进行分析后,采用Twin Comparison算法对足球视频的镜头进行切换检测,以实现镜头分割。接着,需要对一个个独立的镜头单元赋予语义,本文将镜头分为进球镜头、角球镜头、点球镜头及犯规镜头4类进行标注,根据足球比赛精彩事件发生时场地的特点,融合人工规则对镜头进行标注,降低了人工标注的时间成本和精力。其次,由于足球比赛精彩事件的发生,镜头总会以一些特定的序列进行呈现,传统的CNN算法在提取图像特征时,无法保存视频序列中相邻帧间运动状态的变化。因此,基于图像维的单模态特征对足球视频事件进行检测时,提出采用3DCNN对足球视频特征进行提取,从而实现足球视频精彩事件的检测。在基于音频特征对足球精彩事件检测时,本文提出将梅尔倒谱系数对应的语谱图送入CNN网络进行训练,从而得到基于音频特征的足球视频的精彩事件检测结果。最后,本文采用多模态融合的方式将视频中的基于图像特征的识别结果与基于音频特征的识别结果进行融合。实验证明,基于多模态融合的结果,最高识别准确率达96%,相较于单模态识别,准确率得以提高。