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J-GLOBAL ID：202202279171098319   整理番号：22A1101997

DeepPlayer-Track:サッカーにおけるジャージー色認識によるプレーヤーおよびリフェレ追跡【JST・京大機械翻訳】

DeepPlayer-Track: Player and Referee Tracking With Jersey Color Recognition in Soccer

著者 (4件)： Naik Banoth Thulasya (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Warangal, Warangal, India) ,  Hashmi Mohammad Farukh (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Warangal, Warangal, India) ,  Geem Zong Woo (College of IT Convergence, Gachon University, Seongnam, South Korea) ,  Bokde Neeraj Dhanraj (Department of Civil and Architectural Engineering, Aarhus University, Aarhus, Denmark)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 32494-32509  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実世界スポーツビデオ解析において,オブジェクト間相互作用に起因するアイデンティティスイッチングは,マルチプレーヤトラッキングにとって依然として大きな困難であった。同じスクワ上のプレーヤーの類似した外観により,既存の方法論は検出を相関させ,同一性を保持するのを困難にする。本論文では,追跡アイデンティティを保持するために,深い特徴を表現することにより,プレーヤーと参照を追跡するために,新しいアプローチ(DeepPlayer-Track)を提案した。アイデンティティ-コヒーレント軌道を提供するために,プレーヤーと参照識別の深い特徴を含む,洗練された多重層トラッカーがさらに開発されている。提案方法は2つの部分から成る。(i)Lookだけ(YOLOv4)は,プレーヤー,サッカーボール,参照,およびバックグラウンドを検出,分類できる。(ii)コサイン距離と深い外見記述子を用いてノードをフレームからフレームに接続する簡単なオンラインリアルタイム(SORT)追跡モデルと修正深層特徴相関を適用して,異なる同一性によりトラッキング性能を改善したプレーヤアイデンティティ(ID)の係数を相関させた。提案モデルは,MOTAとGMOTA計量で,それぞれ96%と60%の追跡精度を,2秒当たり23フレーム(FPS)の検出速度で達成した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  スイッチング ,  相互作用 ,  バックグラウンド ,  特性 ,  フレーム ,  精度 ,  認識 ,  *ジャージー ,  モデル ,  深層 ,  サッカー
準シソーラス用語： サッカーボール ,  プレイヤ ,  ビデオ分析 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： サッカー ,  ジャージー ,  色認識 ,  プレーヤー ,  追跡