随着视频数量的飞速增长,如何能够高效的检索所需的视频信息已经成为急需解决的问题,而视频标注是视频索引和视频搜索的基础。体育视频标注由于具有广泛的应用前景并蕴含重要的学术价值正受到越来越多研究者的重视。项目组申请了山东省自然基金项目：“基于规则和机器学习的视频标注新算法研究”(编号：Y2008G09),主要对体育视频标注领域中的篮球比赛视频标注方法进行研究。本文以篮球比赛视频为研究对象,研究其标注方法,目的是通过对视频内容的自动标注,建立有效的视频索引,为视频检索奠定基础。本文针对篮球比赛视频重点研究其标注方法。在视频标注中,通常以镜头作为操作对象,对于待标注视频,需要先进行镜头分割才能进行后续的工作。本文以关键区域颜色直方图为特征,通过帧间差分的方法进行了镜头边界检测,完成镜头分割。在视频目录中,场景是比镜头更高层次的结构信息,场景可以通过将镜头序列进行分类得到。本文通过RFCM聚类算法对已经分割的镜头进行聚类,完成对篮球比赛视频场景的标注。语义事件往往是大多数用户想从视频中检索到的内容,而运动目标检测与跟踪为语义事件的检测奠定了基础。本文采用自适应高斯模型对球场背景进行建模以此为基础实现了运动目标的检测。鉴于球员和篮球运动方式的不同,分别采用CamShift算法和Kalman滤波完成对它们的跟踪。在特定语义事件的标注中,本文通过动态贝叶斯网络来建立底层特征与高层语义间的有效映射。对于篮球领域内的专家用户,他们对篮球战术更感兴趣,本文通过建立基于HMM的篮球比赛视频战术分析模型,完成对特定战术的标注。本文除了对自动标注方法进行研究外,还开发了篮球比赛视频标注及教学训练原型系统,该系统主要提供了手动标注功能,自动标注功能和虚拟战术板功能。本文提出的算法以Visual c++6.0和Visual c# 2008为开发平台,结合OpenCV和Aforge.net类库来实现。实验数据表明,本文提出的篮球比赛视频标注方法,具有较好的效果。