avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah

More documents

Recommendations

Info

8 Uvod mnoˇzico ˇsablon, ki so shranjene v zbirki ˇsablon. Ker je ˇstevilo aktivnosti ˇse vedno precej veliko, poleg tega pa je potrebno vsako neznano aktivnost analizirati z vsemi ˇsablonami iz zbirke, mora biti razpoznavanje izvedeno na takˇsnem nivoju podrobnosti, ki nam ˇse omogoča razločevanje med posameznimi vrstami aktivnosti. • Ocenjevanje ustreznosti izvedbe aktivnosti. Ko je bila vrsta aktivnosti pravilno razpoznana in vloga posameznih igralcev pravilno določena, lahko izvedemo podrobnejˇso analizo njenih prostorskih in časovnih lastnosti. Ker gre v tem primeru za analizo posamezne aktivnosti z eno samo ˇsablono, so lahko uporabljeni postopki analize bolj kompleksni, s čimer dobimo boljˇsi in natančnejˇsi vpogled v samo dogajanje med izvajanjem aktivnosti. 1.1.2 Izvirni znanstveni prispevki V okviru zadanih ciljev so bile razvite metode za analizo skupinskih aktivnosti, ki so v doktorski disertaciji zajete v ˇstirih izvirnih znanstvenih prispevkih k znanosti: • Metoda segmentacije zveznega skupinskega dogajanja na pomensko zaključene aktivnosti. Najprej je predstavljen postopek, na podlagi katerega iz ročno označenih učnih vzorcev tekme zgradimo statistični model igre, ki je nato uporabljen pri segmentaciji igre v zaključene faze igre. Predlagana sta bila dva različna statistična modela za opis posameznih faz igre ter proučeni različni vzroki, ki vplivajo na končni rezultat segmentacije. • Shema razpoznavanja tipa aktivnosti na podlagi ˇsablon aktivnosti. V ta namen so bili izdelani specifični, na trajektorijah temelječi detektorji posameznih elementov aktivnosti, na podlagi katerih je mogoče iz trajektorij gibanja igralcev izdelati kompakten semantični opis dogajanja na igriˇsču, ki ga imenujemo opis aktivnosti. Enak postopek uporabimo tudi na trajektorijah, ki jih pridobimo iz ˇsablon aktivnosti. Razpoznavanje neznane aktivnosti je izvedeno na podlagi primerjanja opisa neznane aktivnosti z opisom ˇsablone. Rezultat primerjanja je razdalja, ki odraˇza podobnost med aktivnostjo in ˇsablono. Z uporabo istega postopka je moˇzno določiti tudi korespondenco med vlogami igralcev na igriˇsču ter vlogami v ˇsabloni.
1.2 Pregled literature 9 Ta informacija je ključna v naslednjem koraku analize, ki ga predstavlja podrobnejˇse ocenjevanje uspeˇsnosti izvedbe aktivnosti. • Shema vrednotenja ustreznosti izvedbe aktivnosti s predlogami aktivnosti na podlagi statističnih modelov obnaˇsanja. V ta namen sta predlagana dva pristopa za vrednoteneje uspeˇsnosti izvedbe aktivnosti. Oba pristopa temeljita na ocenjevanju izvedbe posameznih elementov aktivnosti ter njihovih medsebojnih časovnih in logičnih relacij. Pri prvem pristopu so uporabljene ˇstiri-nivojske Bayesove mreˇze, kjer vsak nivo predstavlja določen abstraktni nivo aktivnosti (skupna ocena aktivnosti, ocene posameznih igralcev, ocena posameznih akcij, ocena časovnih relacij). Predlagani so detektorji za detajlno ocenjevanje prostorskih parametrov akcij ter njihovih časovnih relacij v primerjavi z ostalimi akcijami iz aktivnosti. Izhodi teh detektorjev predstavljajo ocene uspeˇsnosti izvedbe posameznih akcij. Delne ocene razˇsirimo skozi mreˇzo do najbolj abstraktnega nivoja ter na ta način dobimo skupno oceno izvedbe aktivnosti. Pri drugem pristopu so za modeliranje časovnih in logičnih zakonitosti med akcijami uporabljene Petrijeve mreˇze. Tudi v tem primeru so uporabljeni isti detektorji akcij, struktura Petrijevih mreˇz pa je uporabljena za modeliranje časovnih in logičnih zakonitosti med temi akcijami. • Prototipni sistem za analizo skupinskih aktivnosti v moˇstvenih ˇsportnih igrah (predvsem v koˇsarki in rokometu). Glavni namen sistema je omogočiti uporabniku, ki nima poglobljenega znanja s področja metod računalniˇskega vida in razpoznavanja vzorcev, čim bolj enostavno pridobivanje tako kvalitativnih kot tudi kvantitativnih podatkov o analizirani moˇstveni igri. V ta namen so bili uporabljeni predhodno opisani postopki. Hkrati pa je bil izdelan ˇse poseben nabor funkcij, ki omogočajo avtomatsko analizo različnih kvantitativnih parametrov igre. Prototipni sistem je bil izdelan v programskem okolju Matlab. 1.2 Pregled literature Pomembnejˇsi doseˇzki, povezani z analizo gibanja ljudi, so bili zbrani in predstavljeni v ˇstevilnih preglednih člankih [1, 3, 4, 5, 6, 7]. Ob preučitvi teh
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 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 44 and 45: Poglavje 3 Časovna segmentacija mo
Page 46 and 47: 28 Časovna segmentacija moˇstveni
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 86 and 87:
Page 88 and 89:
Page 90 and 91:
Page 92 and 93:
Page 94 and 95:
Page 96 and 97:
Page 98 and 99:
Page 100 and 101:
Page 102 and 103:
Page 104 and 105:
Page 106 and 107:
Page 108 and 109:
Page 110 and 111:
Page 112 and 113:
Page 114 and 115:
Page 116 and 117:
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?