| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-03-21 14:05
機械学習による選手自動追跡を用いたサッカー試合映像に対するスペースの推定
○吉村 崚・井村誠孝（関西学院大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では，サッカーの戦術分析において重要な項目であるスペースを，選手とボールの位置関係や選手の速度に基づいて定量的に推定する手法を提案する．各チームがフィールドを支配している度合いである支配力分布を，選手の位置を基準として連続的に分布する多変量正規分布を用いて定義し，チームの支配力分布の差に基づいてスペースとなる領域を推定する．本発表では，複数物体追跡を行う機械学習モデルであるMMDetectionを用いて実際の試合映像から選手を自動追跡し，得られた情報からフィールド支配力分布を作成する．実データとして利用した動画像と作成したフィールド支配力分布を比較した結果，攻撃側，守備側ともに状態をうまく反映できていることがわかった． |
| （英） |
This research proposes a method to quantitatively estimate space in soccer tactical analysis based on player and ball positioning and player speed. The proposed methods defines dominance distribution, indicating team control over the field, using multivariate normal distribution around player positions. The difference between team dominance distributions is used to estimate the space. We use MMDetection, a machine learning model for multi-object tracking, to automatically track players in game footage and create field dominance distributions. Comparison with actual game footage shows successful reflection of both attacking and defensive states. |
| キーワード |
（和） |
サッカー / 戦術分析 / ホモグラフィ変換 / 多変量正規分布 / 物体追跡 / / / |
| （英） |
Soccer / Tactical Analysis / Homography / Multivariate Normal Distribution / Object Tracking / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 48, no. 14, SIP2024-3, pp. 4-7, 2024年3月. |
| 資料番号 |
SIP2024-3 |
| 発行日 |
2024-03-14 (SIP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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