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Reconhecimento de jogadas em esportes por visão computacional

Processo: 16/25546-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2018
Data de Término da vigência: 31 de março de 2019
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Fabricio Aparecido Breve
Beneficiário:Vinicius Viana dos Santos
Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Assunto(s):Visão computacional   Aprendizado computacional   Futebol americano
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Deep Learning | Futebol Americano | Reconhecimento de Jogadas em Esportes | tracking | Visão Computacional

Resumo

Com o grande crescimento da captura de imagens de qualidade, as transmissões de esporte têm se tornado cada vez mais detalhadas, com estatísticas e efeitos visuais. A utilização de efeitos visuais nas jogadas e de especialistas para analisarem as jogadas contribuem com a transmissão da partida, gerando mais dados e melhorando a experiência do espectador e de treinadores que se utilizam deste artifício para a correção de defeitos em suas táticas. Assim, por meio de técnicas de tracking, detecção de trajetória e deep learning este projeto visa fazer o reconhecimento da jogada realizada de forma automática a partir de vídeos. Isto poderá ajudar treinadores a identificarem possíveis jogadas dos times adversários e a treinarem a sua a equipe de acordo com os aspectos a serem melhorados. Espera-se que por meio das técnicas abordadas especialmente deep learning para o reconhecimento da jogada, seja possível aumentar a precisão do reconhecimento das jogadas. Por fim, como casos de teste, serão utilizados vídeos de futebol americano, considerando também como entrada, além do vídeo da jogada, as informações de posicionamento iniciais e o papel dos jogadores envolvidos no time ofensivo de uma equipe de futebol americano. (AU)

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