avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah
avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah
50 Razpoznavanje aktivnosti wn = N(rn; 0, σr) N . (4.2) N(rn; 0, σr) n=1 Slika 4.2: Uteˇznostna funkcija wn in ponazoritev razdalj d in r. Oceno kvalitete k-te formacije S(formacija = k) pa določimo kot razmerje verjetja za formacijo k pri trenutnih pozicijah igralcev in verjetja za formacijo v primeru idealnih (referenčnih) pozicij igralcev. S(formacija = k) ∆ L(formacija = k|Xt) = . (4.3) L(formacija = k|Xref) Parameter σd v enačbi (4.1) predstavlja varianco oddaljenosti igralca od referenčne pozicije. Vrednost tega parametra smo izbrali kot σd = 1 meter. Parameter σr v enačbi (4.2) pa predstavlja prostorsko pomembnost posamezne referenčne pozicije na igriˇsču glede na oddaljenost od koˇsa. Ta parameter smo določili kot σr = 6.25 metra, kar ustreza razdalji med koˇsem in črto meta za tri točke. Ocena za kvaliteto formacije je omejena na interval [0-1], pri čemer vrednost nič pomeni, da ni ujemanja med trenutno postavitvijo igralcev in postavitvijo v formaciji, vrednost ena pa predstavlja primer, ko se pozicije igralcev popolnoma ujemajo z referenčnimi. Da je bila formacija opaˇzena predpostavimo tedaj, ko vrednost ocene za formacijo S(formacija = k) preseˇze hevristično določeno vrednost 0.85 [70].
4.1 Izgradnja semantičnega opisa aktivnosti 51 Blokada. V literaturi je blokada, z vidika ene ekipe, definirana kot bliˇznje srečanje dveh soigralcev, kjer v idealnem primeru igralec, ki postavlja blokado miruje, igralec, ki koristi blokado, pa se giblje čim bliˇzje svojega soigralca. S tega staliˇsča je bolj verjetno, da interakcijo med dvema igralcema interpretiramo kot blokado v primeru, da je hitrost počasnejˇsega igralca nizka in da je razdalja med igralcema majhna. Vzemimo, da je spremenljivka dt Evklidska l2 razdalja med dvema igralcema, spremenljivka vt pa hitrost počasnejˇsega izmed obeh igralcev. Funkcijo verjetja za blokado v primeru dt in vt lahko definiramo kot L(blokada|dt, vt) ∆ =N(dt; 0, σd) · N(vt; 0, σv), (4.4) kjer je N(·; 0, σ) Gaussova porazdelitev s srednjo vrednostjo nič in varianco σ 2 . Oceno izvedbe blokade Sblokada pa definiramo kot razmerje verjetij med blokado v opazovani situaciji in idealno blokado, ko sta razdalja med igralcema in hitrost počasnejˇsega igralca enaki nič ∆ Sblokada = L(blokada|dt, vt) . (4.5) L(blokada|0, 0) Za parameter bliˇzine σd v enačbi (4.4) smo enako kot v primeru formacije vzeli σd = 1 meter. Parameter minimalne hitrosti σv, ki označuje vrednost, za katero predvidevamo, da igralec ˇse dovolj miruje, pa smo določili kot σv = 0.5 m/s. Da bi bila interakcija med igralcema ocenjena kot blokada, mora vrednost ocene blokade Sblokada preseči hevristično določeno vrednost 0.8. Gibanje igralca. Gibanje igralca po igriˇsču pretvorimo v simbolično oznako tako, da opazujemo prehode med posameznimi regijanmi igriˇsča. Tako ob prehodu igralca iz ene regije v drugo preprosto dodamo v opis aktivnosti oznako, ki vsebuje imeni začetne in končne regije premika. Da ne bi priˇslo do generiranja večjega ˇstevila simbolov v primeru, ko se igralec giblje vzgolˇz meje med dvema regijama, pri preverjanju prehoda igralca med dvema regijama upoˇstevamo ˇse histerezo velikosti 0.5 metra. Velikost histereze ustreza oceni napake, ki jo vsebujejo analizirani podatki. S histerezo zahtevamo, da se igralec premakne vsaj pol metra v novo regijo, preden je prehod med regijama zaznan.
- 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: 20 Struktura moˇstvenih iger in pr
- Page 40 and 41: 22 Struktura moˇstvenih iger in pr
- Page 42 and 43: 24 Struktura moˇstvenih iger in pr
- Page 44 and 45: Poglavje 3 Časovna segmentacija mo
- Page 46 and 47: 28 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 48 and 49: 30 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 50 and 51: 32 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 52 and 53: 34 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 54 and 55: 36 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 56 and 57: 38 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 58 and 59: 40 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 60 and 61: 42 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 62 and 63: 44 Časovna segmentacija moˇstveni
- Page 64 and 65: Poglavje 4 Razpoznavanje aktivnosti
- Page 66 and 67: 48 Razpoznavanje aktivnosti ta nač
- 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: 68 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 88 and 89: 70 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 90 and 91: 72 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 92 and 93: 74 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 94 and 95: 76 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 96 and 97: 78 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 98 and 99: 80 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 100 and 101: 82 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 102 and 103: 84 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 104 and 105: 86 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 106 and 107: 88 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 108 and 109: 90 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 110 and 111: 92 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 112 and 113: 94 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 114 and 115: 96 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
- Page 116 and 117: 98 Ocenjevanje izvedbe aktivnosti z
50 Razpoznavanje aktivnosti<br />
wn = N(rn; 0, σr)<br />
N<br />
. (4.2)<br />
N(rn; 0, σr)<br />
n=1<br />
Slika 4.2: Uteˇznostna funkcija wn in ponazoritev razdalj d in r.<br />
Oceno kvalitete k-te formacije S(formacija = k) pa določimo kot razmerje<br />
verjetja za formacijo k pri trenutnih pozicijah igralcev in verjetja za formacijo v<br />
primeru idealnih (referenčnih) pozicij igralcev.<br />
S(formacija = k) ∆ L(formacija = k|Xt)<br />
= . (4.3)<br />
L(formacija = k|Xref)<br />
Parameter σd v enačbi (4.1) predstavlja varianco oddaljenosti igralca od<br />
referenčne pozicije. Vrednost tega parametra smo izbrali kot σd = 1 meter.<br />
Parameter σr v enačbi (4.2) pa predstavlja prostorsko pomembnost posamezne<br />
referenčne pozicije na igriˇsču glede na oddaljenost od koˇsa. Ta parameter smo<br />
določili kot σr = 6.25 metra, kar ustreza razdalji med koˇsem in črto meta<br />
za tri točke. Ocena za kvaliteto formacije je omejena na interval [0-1], pri<br />
čemer vrednost nič pomeni, da ni ujemanja med trenutno postavitvijo igralcev in<br />
postavitvijo v formaciji, vrednost ena pa predstavlja primer, ko se pozicije igralcev<br />
popolnoma ujemajo z referenčnimi. Da je bila formacija opaˇzena predpostavimo<br />
tedaj, ko vrednost ocene za formacijo S(formacija = k) preseˇze hevristično<br />
določeno vrednost 0.85 [70].
Change language