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Detecção da Bola em Vídeos de Futebol

Detecção da Bola em Vídeos de Futebol. Apresenta ção Final Computação Gráfica - 2007/1 Luiz Felipe S. L. Guimarães. Introdu ção. O objetivo deste trabalho é o reconhecimento da bola em vídeos de futebol.

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Detecção da Bola em Vídeos de Futebol

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  1. Detecção da Bola em Vídeos de Futebol Apresentação Final Computação Gráfica - 2007/1 Luiz Felipe S. L. Guimarães

  2. Introdução • O objetivo deste trabalho é o reconhecimento da bola em vídeos de futebol. • O objetivo é interessante pois provê uma série de aplicações que podem ser criadas para um mercado que lida muito dinheiro. • Ex: análise tática, performance, posse de bola, detecção de eventos do jogo (bola fora, gol), reprodução do jogo em formato geométrico e em tempo real (sites).

  3. Contextualização • O trabalho se encaixa na categoria de reconhecimento de imagens e padrões. • Existem alguns trabalhos publicados, mas nada de concreto foi disponibilizado publicamente, apenas imagens do resultado obtido.

  4. Modelo/Metodologia • A implementação dos algoritmos foi iniciada, mas não houve tempo hábil para concluí-la, devido a dificuldades (inúmeras) de implementação, bastante complexa.

  5. Modelo/Metodologia • O campo é extraído do espaço de cores • Objetos em formatos e cores diferentes da esperada são descartados. • A bola é procurada entre os objetos restantes, de acordo com cor e formato. • Uma vez encontrada, é utilizado o algoritmo de Condensation para procurá-la nos frames seguintes baseado na amostragem capturada. • O Filtro de Kalman é utilizado para prever a provável localização da bola, restringindo o região de procura no frame subsequente. • Caso a bola não seja encontrada na região esperada, o processo recomeça.

  6. Modelo/Metodologia

  7. Resultados • Os resultados previstos dessa técnica engloba os resultados obtidos por alguns trabalhos anteriores. • Porém, como utiliza técnicas de vários deles juntas, há uma maior precisão e menor consumo de recursos. • Problemas como oclusão, deformação da bola, ambiguidade são tratados mais facilmente.

  8. Resultados

  9. Resultados

  10. Conclusões • A idéia é bastante interessante mas devido ao curto espaço de tempo para compreender os algoritmos e implementar toda a solução, não houve tempo suficiente para prover resultados concretos.

  11. Trabalhos Futuros • Continuar implementação de modo a obter os resultados esperados. • Aumentar progressivamente o escopo dos objetos identificados, possibilitando um número maior de aplicações possíveis.

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