avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah

More documents

Recommendations

Info

12 Uvod in hitrosti gibanja, ki sta jih nato klasificirala z uporabo nevronskih mreˇz (angl. Neural network). V drugem primeru, pa sta pri klasifikaciji uporabila model, ki je temeljil na meˇsanici Gaussovih porazdelitev, kjer je posamezna Gaussova porazdelitev predstavljala določeno stanje človeka (npr. mirovanje, hoja ali tek). Podoben pristop sta v svojem delu uporabila Nair in Clark [22], ki sta pri razpoznavanju neobičajnega gibanja ljudi po hodnikih uporabila prikrite Markovove modele, s katerimi sta modelirala gibanje ljudi med različnimi prostori stavbe. 1.2.2 Analiza skupinskih aktivnosti Analiza skupinskih aktivnosti predstavlja neke vrste nadgradnjo analize aktivnosti posameznika, saj je potrebno pri analizi skupinskih aktivnosti, poleg opazovanja akcij posameznika, opazovati tudi njegove interakcije z drugimi osebami. Tovrstno analizo najpogosteje zasledimo na dveh področjih in sicer pri video nadzoru ljudi ter analizi aktivnosti v ˇsportu. Analiza obnaˇsanja ljudi na področju video nadzora [23, 24, 25, 26, 27] najpogosteje vključuje, poleg analize akcij posameznikov, tudi analizo njihovih interakcij z drugimi ljudmi. Čeprav so predstavljeni postopki večinoma omejeni na interakcije med dvema posameznikoma, pa bi jih lahko razˇsirili tudi na večje ˇstevilo ljudi [28]. Tako Hongeng in Nevatia [24] pri razpoznavanju različnih aktivnosti med peˇsci na ulici (angl. pedestrians), aktivnost predstavita kot skupek eno-nitnih (ang. single thread) ali večnitnih dogodkov (ang. multiple thread events). Te dogodke medsebojno poveˇzeta z uporabo končnih avtomatov (ang. Finite State Machines). Rezultat razpoznavanja je podan kot verjetnost, da so se opazovane akcije zgodile v točno določenem zaporedju. Nurita in ostali [26] v svojem delu predstavijo zelo enostaven pristop razpoznavanja preprostejˇsih interakcij med dvema peˇscema, ki temelji na uporabi prikritih Markovovih modelov. Glavna pomankljivost predlaganega pristopa je slaba izraˇzenost interakcij med peˇscema, saj gre predvsem za opazovanje kombinacij različnih moˇznih stanj (npr. pozicije in hitrosti gibanja) med opazovanima peˇscema na sliki, pri čemer so njune relacije zgolj implicitno izraˇzene znotraj posameznih stanj modela. V področje analize skupinskih aktivnosti bi pogojno lahko uvrstili tudi raziskave, ki se ukvarjajo z indeksiranjem videoposnetkov na podlagi vizualne
1.2 Pregled literature 13 informacije [29, 30, 31, 32, 33]. V tovrstnih raziskavah skuˇsajo avtorji na podlagi vizualne vsebine slike (barve ali teksture) ali spremembe te vsebine na zaporedju slik iz daljˇsih posnetkov pridobiti zanimivejˇse odseke dogajanja. Čeprav v tem primeru ne gre neposredno za razpoznavanje gibanja ljudi na sliki, pa metode indeksiranja pogosto temeljijo na tem, kaj ljudje na sliki počnejo, zaradi česar jih lahko uvrstimo v področje analize skupinskega gibanja. Najpogosteje se z raziskavami skupinskega gibanja srečamo v ˇsportu [34, 35, 36, 37], kjer se pojavljajo zelo zapleteni vzorci obnaˇsanja, ki vključujejo tako akcije posameznih ljudi, kot tudi koordinirano medsebojno sodelovanje celotne skupine. Pri tem skuˇsajo avtorji kompleksne aktivnosti modelirati z določenim naborom enostavnejˇsih akcij in interakcij med posamezniki, pri čemer upoˇstevajo različne časovne in logične omejitve med temi akcijami. Pionirsko delo na področju razpoznavanja skupinskih aktivnosti sta v svojem delu predstavila Intille in Bobick [34], ki pri analizi organiziranih aktivnosti v ameriˇskem nogometu uporabljata nizkonivojske detektorje časovnih in logičnih relacij med igralci. Podatke iz teh detektorjev nato z uporabo zelo kompleksnih Bayesovih mreˇz poveˇzeta v skupno predstavitev dogajanja na igriˇsču. Na področju analize koˇsarke so Jug in ostali [36] predstavili postopek za detekcijo in razpoznavanje koordiniranih aktivnosti, ki temelji na razčlenjevanju strukture igre na posamezne tehnične elemente in opazovanje taktične strukture med temi elementi. Za detekcijo tehničnih elementov so uporabljeni na trajektorijah temelječi detektorji osnovnih koˇsarkarskih elementov. Informacija iz teh detektorjev pa se zdruˇzuje v skupno oceno, ki predstavlja skupno taktično-tehnično izvedbo napada, z uporabo časovnih relacij in logičnih relacij v obliki Noisy AND in Noisy OR operatorjev [38]. Pomembno področje analize skupinskega gibanja predstavlja tudi uporaba determinističnih modelov skupinskega gibanja. V glavnem v to skupino spadajo metode, ki temeljijo na uporabi končnih avtomatov [35, 39] in Petrijevih mreˇz (ang. Petri nets) [40, 41, 42]. Tako Li in Woodham [35, 39], pri modeliranju specifičnih hokejskih aktivnosti (protinapadov in strelov na gol) uporabljata končne avtomate (angl. Finite state machines), s katerimi modelirata različne zaključke hokejskih protinapadov. Dobljene modele nato uporabita pri ocenjevanju kakovosti izvedbe opazovanega napada in pri iskanju morebitnih boljˇsih scenarijev za zaključek le-teh. V primeru uporabe Petrijevih mreˇz [40, 41, 42] so moˇzna stanja sistema predstavljena z mesta, prehajanje med stanji
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 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?