avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah

More documents

Recommendations

Info

96 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z uporabo ˇsablon aktivnosti Kot je razvidno iz tabele 5.8, rezultati, dobljeni z predlaganima postopkoma v večji meri odraˇzajo mnenje eksperta, saj so ocene, ki so bile dobljene z avtomatskima postopkoma ocenjevanja, precej podobne ocenam eksperta. Pri tem se za nekoliko boljˇso izkaˇze metoda, ki temelji na Petrijevih mreˇzah, saj v tem primeru dobljeni rezultati kar v 83% primerov (33 od 40 primerov) ustrezajo eni od ocen eksperta. V primeru metode, ki temelji na Bayesovih mreˇzah je takˇsnih zgolj 57% procentov primerov (23 od 40 primerov). V primeru, da primerjamo ocene, dobljene z uporabo Petrijevih mreˇz s posameznimi ocenjevanji eskperta, pa je v primeru prvega ocenjevanja ujemanje ocen 40% v primeru drugega pa 60%. Pri uporabi Bayesove mreˇze je v prvem primeru ujemanje ocen 37.5%, v drugem pa 40%. Odstotek ujemanja se sicer na prvi pogled ne zdi visok, če pa dobljene odstotke primerjamo s ponovljivostjo eksperta, ki je zgolj 45% (18 od 40 primerov), lahko ugotovimo, da so dobljeni rezultati kar dobri. Tako lahko iz rezultatov zaključimo, da je metoda, ki temelji na Petrijevih mreˇzah, bistveno uspeˇsnejˇsa. Razlog za to je, da je pri metodi, ki temelji na Bayesovih mreˇzah, način ocenjevanja aktivnosti bistveno drugačen od načina ocenjevanja eksperta. Tako na primer ekspert pri ocenjevanju aktivnosti upoˇsteva predvsem opaˇzene napake, zaradi česar lahko ˇze ena sama slabo izvedena akcija bistveno pokvari skupno oceno aktivnosti. V primeru Bayesove mreˇze je skupna ocena v bistvu neke vrste uteˇzeno povprečje ocen posameznih akcij in časovnih funkcij. Ker je aktivnost običajno sestavljena iz precejˇsnjega ˇstevila akcij, posamezna slabo izvedena akcija v tem primeru ne vpliva bistveno na skupno oceno aktivnosti. Nekoliko drugačna je situacija v primeru uporabe Petrijevih mreˇz, kjer lahko ˇze ena slabo odigrana akcija poruˇsi časovno usklajenost aktivnosti, kar se bistveno bolj odrazi tudi v skupni oceni. Tako ni presenetljivo, da je bilo ocenjevanje s to metodo veliko uspeˇsnejˇse oziroma bolj primerljivo z ocenjevanjem eksperta. Vzroke za razlike med avtomatsko pridobljenimi ocenami in ocenami eksperta je potrebno iskati tudi v tem, da ˇsportni ekspert pri svojem ocenjevanju poleg <strong>gibanja</strong> igralcev upoˇsteva ˇse kup drugih dejavnikov, ki jih ni mogoče pridobiti iz podatkov o gibanju igralcev. Ključna sta predvsem dva: • Prvi dejavnik je ta, da ˇsportni ekspert uspeˇsnost izvedbe aktivnosti vedno ocenjuje po končnem rezultatu. Torej je ocena aktivnosti v primeru koˇsa oziroma čistega meta na koˇs, viˇsja kot v primeru, da koˇsa oziroma meta na koˇs ni bilo. Pri tem se lahko v določenih primerih zgodi, da je celo bolje, da igralec predčasno zaključi oziroma prekine začeto aktivnost z metom na
5.5 Zaključek 97 koˇs ali prodorom proti koˇsu, pri čemer bo za to dobil visoko oceno. Ker z opisanima metodama ocenjujemo, kaj se je zgodilo in ne kaj bi se lahko oziroma, kaj bi si ˇzeleli, da se zgodi, lahko pride pri ocenjevanju do razlik. • Drugi dejavnik, ki vpliva na oceno eksperta, pa je, da ekspert pri ocejevanju tehničnih vidikov posamezne akcije te akcije ocenjuje na različnih nivojih podrobnosti. Na ta način upoˇsteva ˇse precej drugih dejavnikov, ki ji ni mogoče dobiti iz trajektorij <strong>gibanja</strong> igralcev. Tako na primer pri izvedbi podaje ekspert ocenjuje tudi to, ali je igralec, ki mu je bila podaja namenjena, pravilno obrnjen oziroma celo, ali je sploh videl, da bo do podaje priˇslo. Tovrstne informacije iz trajektorij igralcev ni mogoče pridobiti. Na podlagi tega lahko zaključimo, da je s predlaganima postopkoma ocenjevanja sicer do neke mere moˇzno pravilno oceniti izvedbo aktivnosti, saj je tudi v naˇsem primeru za uspeˇsno izvedeno aktivnost moˇstvo dobilo pozitivno oceno. Vendar pa tovrsten pristop in podatki, ki so nam bili na voljo, niso primereni za zelo poglobljeno tehnično-taktično analizo o dogajanju na igriˇsču, na način, kot to počnejo ˇsportni eksperti. Da bi to lahko dosegli, bi bilo v samo analizo potrebno vključiti bistveno več informacij o dogajanju na igriˇsču. Poleg tega je bistvo naˇsega pristopa objektivno ocenjevanje tega, kar se je zgodilo in ne tega, kar bi bilo v dani situaciji za dosego koˇsa optimalno. Tudi v tem primeru, bi za takˇsno ocenjevanje potrebovali več informacij o igri. To bi lahko storili bodisi v obliki dodatnih ročnih oznak o dogajanju na igriˇsču, kar je s staliˇsča uporabnika manj primerno, ali s pomočjo dodatnih komplementarnih podatkov, ki bi bili pridobljeni iz drugih virov (npr. vizualna informacija o igralcih ali trajektorije ˇzoge). 5.5 Zaključek V tem poglavju sta bila predstavljena dva pristopa ocenjevanja aktivnosti z uporabo ˇsablon aktivnosti. Po definiciji je aktivnost sestavljena iz večjega ˇstevila tehničnih elementov - akcij, ki so skupaj časovno povezane v neko koherentno taktično zamisel. Predstavljena pristopa ocenjevanja temeljita na predpostavki, da je mogoče z ocenjevanjem posameznih tehničnih elementov in časovne usklajenosti med njimi oceniti, kako uspeˇsno je bila aktivnost izvedena.
Page 1:
Univerza v Ljubljani Fakulteta za e
Page 5:
Zahvala ”Čeprav si igral tekmo s
Page 8 and 9:
Na podlagi segmentacije dobimo mno
Page 11 and 12:
Abstract This thesis is focused on
Page 13:
developed system is a result of col
Page 16 and 17:
3.2.1 Klasifikacija posameznih vzor
Page 18 and 19:
ˇZivljenjepis 145 Bibliografija 14
Page 20 and 21:
2 Uvod Na vseh naˇstetih področji
Page 22 and 23:
4 Uvod kar M n različnih stanj. V
Page 24 and 25:
6 Uvod 1.1.1 Hierarhična analiza s
Page 26 and 27:
8 Uvod mnoˇzico ˇsablon, ki so sh
Page 28 and 29:
10 Uvod člankov lahko ugotovimo, d
Page 30 and 31:
12 Uvod in hitrosti gibanja, ki sta
Page 32 and 33:
14 Uvod pa je ponazorjeno s prehodi
Page 34 and 35:
16 Uvod akcij) uporabljena dognanja
Page 36 and 37:
18 Struktura moˇstvenih iger in pr
Page 38 and 39:
Page 40 and 41:
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
Poglavje 3 Časovna segmentacija mo
Page 46 and 47:
28 Časovna segmentacija moˇstveni
Page 48 and 49:
Page 50 and 51:
Page 52 and 53:
Page 54 and 55:
Page 56 and 57:
Page 58 and 59:
Page 60 and 61:
Page 62 and 63:
Page 64 and 65: Poglavje 4 Razpoznavanje aktivnosti
Page 66 and 67: 48 Razpoznavanje aktivnosti ta nač
Page 68 and 69: 50 Razpoznavanje aktivnosti wn = N(
Page 70 and 71: 52 Razpoznavanje aktivnosti 4.2 Raz
Page 72 and 73: 54 Razpoznavanje aktivnosti teh pra
Page 74 and 75: 56 Razpoznavanje aktivnosti Celotno
Page 76 and 77: 58 Razpoznavanje aktivnosti Igralec
Page 78 and 79: 60 Razpoznavanje aktivnosti lahko p
Page 80 and 81: 62 Razpoznavanje aktivnosti 0.9 0.8
Page 82 and 83: Poglavje 5 Ocenjevanje izvedbe akti
Page 84 and 85: 66 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
Page 118 and 119: Poglavje 6 Prototipni sistem za ana
Page 120 and 121: 102 Prototipni sistem za analizo mo
Page 122 and 123: 104 Prototipni sistem za analizo mo
Page 124 and 125: 106 Zaključki Prispevek 1: Metoda
Page 126 and 127: 108 Zaključki je mogoče iz ˇsabl
Page 128 and 129: Literatura 110 [1] L. Wang, W. Hu,
Page 130 and 131: 112 Literatura Bayesian networks. C
Page 132 and 133: 114 Literatura [39] F. Li. Descript
Page 134 and 135: 116 Literatura [59] W. S. Erdmann.
Page 136 and 137: 118 Literatura [81] Kurt Jensen. Co
Page 138 and 139: 120 Literatura [104] Nikola Paveˇs
Page 140 and 141: 122 Dodatek ˇSablona ”Motion”
Page 142 and 143: 124 Dodatek ˇSablona ”Middle”
Page 144 and 145: 126 Dodatek Aktivnost Korespondenca
Page 146 and 147: 128 Dodatek ˇSablone akt 52 fl mot
Page 148 and 149: 130 Dodatek p(xj|Θ) = = K αk · N
Page 150 and 151: 132 Dodatek C.2.1 Linearna klasifik
Page 152 and 153: 134 Dodatek −γ||xi−xj|| 2 KRBF
Page 154 and 155: 136 Dodatek tega pa predvidimo tudi
Page 156 and 157: 138 Dodatek pa spremenljivka zavzam
Page 158 and 159: 140 Dodatek • preslikava I : P
Page 160 and 161: 142 Dodatek koraku lahko tako pride
Page 162 and 163: 144 Dodatek
Page 164 and 165:
146 Izobrazba ˇ Zivljenjepis 1998
Page 166 and 167:
148 Objavljena dela [7] M. Perˇse,
Page 168 and 169:
150 Objavljena dela [22] J. Perˇs,
show all

avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?