avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah
avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah
avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
58 Razpoznavanje aktivnosti<br />
Igralec1 Igralec2<br />
(a) (b)<br />
Igralec3 Igralec4 Igralec5<br />
(c) (d) (e)<br />
Slika 4.5: (a - e) Primer idealnih poti <strong>gibanja</strong> igralcev (debela črna črta), kot so<br />
bile definirane v ˇsabloni aktivnosti ter trajektorij igralcev pri ˇstirikratni ponovitvi<br />
iste aktivnosti.<br />
trenerjem. Cilj eksperimenta je bil raziskati različne vidike metode razpoznavanja<br />
kot sta optimalni prag, pri katerem ˇse razvrstimo aktivnost v določen razred ter<br />
robustnost metode na ˇsum. ˇ Sum je lahko posledica pomanjkljive segmentacije<br />
podatkov na prvi stopnji analize ali nepopolne detekcije akcij. V opisu pa je<br />
izraˇzen z dodatnimi simboli.<br />
Eksperiment 1: Separabilnost metode<br />
Namen testa separabilnosti metode je določiti prag, na podlagi katerega lahko<br />
ugotovimo pripadnost neke aktivnosti določenemu razredu aktivnosti. Da bi<br />
določili separabilnost med razredoma, smo v prvem primeru opravili navzkriˇzno<br />
analizo med vsemi 61 semantičnimi opisi aktivnosti ter na ta način izračunali<br />
povprečno razdaljo med aktivnostmi istega razreda in aktivnostmi, ki pripadajo<br />
različnim razredom. Na ta način smo dobili kriˇzno-korelacijsko matriko za tri<br />
vrste aktivnosti - Tabela 4.3.<br />
V drugem primeru smo ˇzeleli določiti razdalje med opisoma v primeru, da<br />
je bila aktivnost razpoznavana s ˇsablono istega tipa in v primeru, ko sta bila
Change language