avtomatska analiza gibanja v izbranih moštvenih športnih igrah

62 Razpoznavanje aktivnosti
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
Razdalja med
opisoma
0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
Vrsta šablone
Slika 4.6: Rezultati primerjanja dveh zaporedno odigranih aktivnosti s 17
različnimi ˇsablonami aktivnosti. Rdeča črta prikazuje prag pri katerem je
aktivnost ˇse klasificirana v razred ˇsablone.
aktivnosti. Na ta način dobimo zbirko semantičnih opisov, ki jih uporabimo
v postopku razpoznavanja.
Razpoznavanje temelji na primerjavi semantičnega opisa neznane aktivnosti
z opisom ˇsablone. Postopek primerjave je razdeljen v dve fazi. V prvi fazi iz
primerjanih semantičnih opisov določimo korespondenco med vlogami igralcev
v ˇsabloni in vlogami v analizirani aktivnosti (poglavje 4.2.1). V ta namen za
vsakega igralca na igriˇsču zgradimo njemu lastno agendo, ki vsebuje opise vseh
akcij, v katerih je igralec sodeloval. Z navzkriˇznim primerjanjem dobljenih agend
lahko določimo pravilno korespondenco med vlogami igralcev ter izračunamo
podobnost med neznano aktivnostjo in ˇsablono. Podobnost je podana kot razdalja
med opisoma, ki jo izračunamo z uporabo modificirane Levenshteinove razdalje.
Postopek primerjanja ponovimo za vsako izmed ˇsablon aktivnosti ter na podlagi
dobljenih razdalj klasificiramo neznano aktivnost v razred s ˇsablono, pri kateri je
bila razdalja med opisoma najmanjˇsa (poglavje 4.2.2).
Evaluacijo predlagane metode smo izvedli na 61 vzorcih treh različnih
koˇsarkarskih aktivnosti. Kot je razvidno iz rezultatov, je predlagana metoda
razpoznave zelo robustna, saj je z njo mogoče pravilno razpoznati tip odigrane
aktivnosti tudi v primeru slabˇse segmentacije ali slabˇse izvedbe aktivnosti.