avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah

4.3 Eksperimenti 59
Tabela 4.3: Kriˇzno-korelacijska matrika – povprečna razdalja med pari
semantičnih opisov za tri izbrane vrste aktivnosti.
Vrsta aktivnosti
Vrsta aktivnosti 52 Flex Motion
52 0.3205 0.6340 0.7198
Flex 0.6340 0.4893 0.6998
Motion 0.7198 0.6998 0.4667
tip ˇsablone in tip razpoznavane aktivnosti različna. V ta namen smo opazovali,
kako se razdalja med aktivnostjo in ˇsablono spreminja v primeru, da gre za isti
tip napada in ˇsablone in v primeru, da se tipa razlikujeta. Pri tem smo vedno
upoˇstevali samo izvedbo ˇsablone, pri kateri smo dobili večje ujemanje opisov.
Podrobnejˇsi rezultati eksperimenta so podani v poglavju Dodatek B.
Tabela 4.4: Kriˇzno-korelacijska matrika – povprečna razdalja med pari
semantičnih opisov aktivnosti in ˇsablon aktivnosti. Primerjava razdalj prave
ˇsablone in ostalih 16 ˇsablon.
Razred ˇsablon
Razred aktivnosti Prava ˇsablona Povprečje ostalih 16 ˇsablon
52 0.3281 0.6892
Flex 0.3847 0.6757
Moving stack 0.5106 0.7111
Kot je razvidno iz Tabele 4.3, je razdalja med aktivnostmi znotraj istega
razreda bistveno manjˇsa od razdalje med aktivnostmi iz različnih razredov.
Do podobnega zaključka pridemo tudi v primeru, ko primerjamo razdalje med
aktivnostjo in ˇsablono istega ali različnega tipa (Tabela 4.4). Na podlagi teh
rezultatov lahko torej zaključimo, da je ta prag, pri katerem lahko aktivnost
ˇse pripiˇsemo v določen razred aktivnosti, med 0.51 in 0.64, pri čemer je
bolje uporabiti zgornjo mejo, saj nam tako postavljena meja omogoča pravilno
razpoznavanje tudi tistih aktivnosti, ki so bile nekoliko slabˇse izvedene. Z
viˇsanjem praga se sicer lahko zgodi, da dobimo pri večjem ˇstevilu ˇsablon razdalje
podobnosti, ki so manjˇse od praga, vendar pa to ni problem, saj je aktivnost
vedno pripisana razredu z najmanjˇso razdaljo. Hkrati pa lahko to informacijo
koristno uporabimo v naslednjem koraku analize - pri ocenjevanju aktivnosti, saj