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J-GLOBAL ID：201702264895277950   整理番号：17A1610750

サッカートラッキングデータの時空間的関係を考慮したプレー認識手法の検討

著者 (4件)： 今井友揮 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  内山彰 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  馬込卓弥 (大阪大 大学院医学系研究科) ,  東野輝夫 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2017  号： 1  ページ： 479-486  発行年： 2017年06月21日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： プロサッカーにおいて,戦術解析への利用や各種メディアへの提供という面から,プレーデータの重要度が年々増加している。特に試合中に発生した各プレーの種類や成否についての記録付けは,現状では専門の記録者が試合映像を確認しながら人手で行っている。しかし,このような記録作業は時間的な負担が大きいという課題がある。そこで本研究では,試合中に発生したプレーの種類を自動で認識するための手法を提案する。提案手法では,各選手とボールの移動軌跡を表したトラッキングデータを解析し,ボールの移動軌跡に着目することで,プレーが発生したタイミングを検出する。次に,検出したタイミングにおいて,注目時点とその過去,未来における選手とボールの位置関係から特徴量を抽出し,Conditional Random Field(CRF)を用いて機械学習を行うことでプレーの種類を認識する。本手法の有効性を評価するために,プレー発生タイミング検出とプレー認識それぞれについて,実際にJリーグで記録されたトラッキングデータを用いて評価実験を行った。その結果,プレー発生タイミング検出手法では適合率83%,再現率85%と高い性能が得られた。一方,プレー認識手法では,全体の平均結果として適合率66%,再現率67%となり今後に課題が残るものの,「パス」,「クロス」,「キャッチ」など一部のプレーに関しては,適合率70%以上,再現率80%以上と認識率の高い結果が得られた。(著者抄録)

シソーラス用語： *サッカー ,  *計画 ,  競争 ,  *軌跡 ,  *軌道 ,  *動き検出 ,  画像分析 ,  *トラッキング装置 ,  *追跡 ,  データ ,  *特徴抽出 ,  機械学習 ,  画像認識 ,  *物体認識
準シソーラス用語： *戦術 ,  *移動軌跡 ,  *サッカートラッキング ,  時空間データ ,  *プレー認識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： サッカー ,  トラッキング ,  時空間 ,  手法