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.
60 Razpoznavanje aktivnosti<br />
lahko postopek ocenjevanja izvedemo z vsemi ˇsablonami, kjer je bila razdalja<br />
manjˇsa od mejne vrednosti.<br />
Eksperiment 2: Uspeˇsnost razpoznavanja aktivnosti<br />
Da bi ugotovili, kako na uspeˇsnost razpoznavanja vpliva ˇsum, smo v semantične<br />
opise analiziranih aktivnosti dodali različno ˇstevilo dodatnih, napačnih simbolov,<br />
ki so bili naključno izbrani iz slovarja simbolov. Dodatni simboli so bili v prvotni<br />
opis dodani na naključna mesta, zaradi česar smo vsak eksperiment ponovili 20<br />
krat ter na ta način za vsako izbrano količino ˇsuma proces razpoznavanja ponovili<br />
1220 (20*61) krat. Tabela 4.5 prikazuje povprečno uspeˇsnost razpoznavanja v<br />
primeru različne količine dodanih simbolov.<br />
Tabela 4.5: Povprečna uspeˇsnost razpoznavanja v primeru različnega ˇstevila<br />
dodanih simbolov. Odstotki predstavljajo rezmerje med ˇstevilom dodanih simbolov<br />
in ˇstevilom simbolov v prvotnem opisu.<br />
Deleˇz dodanih simbolov [%] 0 50 100 200 300 400 500<br />
Uspeˇsnost razpoznavanja [%] 100 99.0 98.9 97.5 96.2 94.8 91.8<br />
Kot je razvidno iz Tabele 4.5, je bila v primeru brez ˇsuma uspeˇsnost<br />
razpoznavanja aktivnosti 100%. Pri tem je bila uspeˇsnost določanja<br />
korespondence med igralci 95,1% (Dodatek B). Pri podrobnejˇsi analizi<br />
smo ugotovili, da pride v treh izmed 61 primerov do napake pri določanju<br />
korespondence v primeru slabˇse izvedbe aktivnosti enega izmed igralcev. V<br />
navedenih primerih je priˇslo do zamenjave vlog dveh igralcih, kljub temu pa je<br />
bila razdalja med opisoma S(Cl) ˇse vedno najmanjˇsa pri ˇsabloni, ki je bila istega<br />
tipa kot analizirana aktivnost. Tako je bila aktivnost, klub napačno določenim<br />
vlogam, vseeno pravilno razpoznana.<br />
V primeru dodanih simbolov lahko ugotovimo, da se uspeˇsnost razpoznavanja<br />
z dodajanjem nepravilnih simbolov sicer zmanjˇsuje, vendar ne bistveno. Tako<br />
je tudi v primeru ekstremnega ˇsuma, ko je bilo dodanih petkrat več dodatnih<br />
simbolov kot je bila prvotna dolˇzina opisa, uspeˇsnost razpoznave ˇse vedno 91.8%,<br />
kar pomeni, da je bilo v tem primeru napačno razpoznanih zgolj 5 od 61<br />
aktivnosti. Na podlagi teh rezultatov lahko zaključimo, da je predlagana metoda<br />
zelo robustna na vplive pomanjkljive segmentacije ali nepopolne detekcije akcij.<br />
Razlog za to je mera podobnosti (Levenshteinova razdalja), ki smo jo uporabili