Rastreamento de Jogadores de Futebol em Seqüência de Imagens
DOI:
https://doi.org/10.21727/teccen.v2i1.231Resumo
Este trabalho propõe um sistema de rastreamento visual de jogadores de futebol, o qual estima as trajetórias 2D em seqüências de imagens capturadas por câmeras fixas, instaladas ao redor de um campo de futebol. O rastreamento permite determinar diversos parâmetros como, por exemplo, a velocidade e a distância percorrida pelos jogadores durante uma partida, a região de maior movimentação da equipe no campo, etc. O sistema proposto segue uma abordagem probabilística, alcançando bons resultados iniciais. Os experimentos mostraram que uma implementação inicial do sistema, utilizando somente informação de variação da intensidade luminosa das imagens, já apresenta resultados eficazes e eficientes e permite vislumbrar melhorias significativas a serem desenvolvidas.Downloads
Referências
Bartels, R., Beatty, J. e Barsky, B. (1987) An Introduction to Splines for use in
Computer Graphics and Geometric Modeling , Morgan Kaufmann, Los Altos, USA.
De Bem, R. A. (2007). “Uma abordagem livre de modelo para rastreamento de objetos em seqüência de imagens”. 84 p., Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica), Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo.
Beetz M., Gedikli S., Bandouch J., Kirchlechner B., Hoyningen-Huene N. V., Perzylo A. (2007) “Visually Tracking Football Games Based on TV Broadcasts”. In: Proc.
XX Int. Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI 2007, v.1, p. 2066-2071.
Borg, J. (2007) “Detecting and Tracking Players in Football Using Stereo Vision”. Thesis (Master), Department of Electrical Engineering, Linköping University, SE
Cox, I. J., Hingorani, S.L. (1996) “An efficient implementation of Reid’s multiple
hypothesis tracking algorithm and its evaluation for the purpose of visual tracking”.
In: IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18(2), 138-150.
Grewal, M.S., Weill, L.R. e Andrews, A.P. (2007) Global Positioning Systems, Inertial Navigation, and Integration. Wiley-IEEE Press, 2nd Edition, 552 p.
Gonzalez, R. C., Woods R. E. (1993) “Digital Image Processing”. EUA: Ed AddisonWesley, 716 p.
Kalman, R. E. (1960) “A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems”.In: Transaction of the ASME Journal of Basic Engineering, 82 (Series D), 35-45.
MacCormick, J., Blake, A. (2000) “Probabilistic Exclusion Principle for Tracking
Multiple Objects”, Int. Journal of Computer Vision, 1(39), 57-71.
Welch, G., Bishop, G. (1995) “An Introduction to the Kalman Filter”. Tec. Report:TR95-041, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, EUA.
Xu, M., Orwell, J., Lowey, L., Thirde, D. (2005) “Architecture and algorithms for
tracking football players with multiple cameras”. IEE Proc. Vision, Image and Signal Processing, 152(2), 232-241.
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o artigo simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Creative Commons CC BY que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista. Esta licença permite que outros distribuam, remixem, adaptem e criem a partir do seu trabalho, mesmo para fins comerciais, desde que lhe atribuam o devido crédito pela criação original. É a licença mais flexível de todas as licenças disponíveis. É recomendada para maximizar a disseminação e uso dos materiais licenciados.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Ver o texto legal da licença em: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/