网球比赛因拥有广大的观众群体和巨大的应用前景受到广泛的关注,分析网球视频的内容已成为视频分析领域内的一个热点。网球比赛中用户最关心的是运动员的击球事件,因此本文以网球视频为研究对象,识别运动员的正反手击球动作。首先,在总结当前运动目标检测算法的基础上,针对现有的背景建模方法无法兼顾实时性、抗干扰性、适应光照、背景更新速度和遮挡等问题,提出了基于码本和运行期均值法的双层背景建模方法,并用它检测运动目标。实验结果表明,相比于其他方法,该背景建模方法计算简单、背景更新快、抗噪声能力强并且能较好的适应光照变化,适用于复杂环境下的运动目标检测。第二,对检测到的运动目标进行形态学处理,并用不同的边缘检测算子提取运动目标轮廓的边缘信息。通过对比实验,分析了Sobel算子,Laplacian算子,Canny算子这三种边缘提取算法的优劣性,最终选择Canny算子提取运动员的边缘特征。第三,运动员2D模型的建立。在获取到运动员轮廓边缘的基础上,基于2D轮廓模型对运动员建模,定位模型中各个部分的位置。最后,正反手击球动作的识别。采用基于音频关键字的技术检测比赛中的击球声,从而定位到挥拍动作序列。对序列中的每帧图像,分析2D模型的姿态判断挥拍方向,在此基础上综合识别整个动作的挥拍类别,最终通过领域知识构建挥拍动作与击球动作之间的对应关系。