游龙战神|基于决策树的足球目标检测多峰数据挖掘框架( 四 )
3.3 整体分类表现将生成的决策树模型应用于包含 13 个进球和 207 个非进球的测试数据集 。表 1 显示了使用所提出的框架对测试数据集进行的目标射击分类的分类结果 ， 其准确性和召回率均为 92.3％（12/13） 。 表 2 给出了同时使用训练和测试数据集的总体性能 。 召回率为 90.2％（37/41） ， 精度为 94.9％（37/39） 。 如我们所见 ， 结果非常令人满意 ， 令人鼓舞 。
4 结论本文提出了一个框架 ， 该框架使用数据挖掘与多模态处理相结合来从足球视频中提取足球目标事件 。 它由三个主要部分组成 ， 即视频解析 ， 数据预过滤和数据挖掘 。 我们对来自不同来源的各种视频数据的实验结果表明 ， 数据挖掘和视频多模态处理的集成是有效 ， 高效地提取足球目标事件的可行且强大的方法 。
致谢本文由南京大学软件学院 2020 级硕士生刘子夕翻译转述
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