Bachelor Thesis BCLR-2017-44

BibliographyMerz, Lasse: Aktives Lernen von Fußballereignissen mit visueller Unterstützung.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 44 (2017).
65 pages, german.
CR-SchemaH.5.2 (Information Interfaces and Presentation User Interfaces)
I.5.2 (Pattern Recognition Design Methodology)
Abstract

Videoanalyse gehört heutzutage zu den wichtigsten Mitteln im Sport, um das Spielverhalten von Mannschaften zu untersuchen. Dabei wird zum einen das Verhalten einzelner Spieler sowie die Taktik und Formation der Mannschaft anhand von statistischen Daten bewertet. Zum anderen wird versucht effektive Spielzüge und Verhaltensmuster zu identifizieren. Moderne Sensortechnik bietet die Möglichkeit, durch hochfrequente räumliche Bewegungsdaten der Spieler und des Balls die Videoanalyse zu erleichtern. Oftmals müssen interessante Ereignisse manuell annotiert werden, bevor die eigentliche Analyse stattfinden kann. In dieser Arbeit wird ein Konzept vorgestellt, das beim Finden von interessanten Events helfen soll. Ausgehend von ausgewählten Beispielszenen wird ein Klassifikationsmodell erstellt, mit welchem weitere ähnliche Szenen gefunden werden können. Für die optimale Modellbildung ist es möglich in jeder Phase Domainenwissen einzubringen. Dieses Konzept wurde anhand eines Fußballspiels implementiert und durch eine Evaluation mit verschiedenen Anwendungsfällen ausgewertet. Abschließend werden die Ergebnisse diskutiert.

Full text and
other links
PDF (4238293 Bytes)
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Visualisation and Interactive Systems, Visualisation and Interactive Systems
Superviser(s)Weiskopf, Prof. Daniel; Kurzhals, Kuno; Krüger, Robert
Entry dateSeptember 28, 2018
   Publ. Computer Science