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http://hdl.handle.net/123456789/3290| Título: | Uma metodologia para detecção de esquemas táticos em partidas de futebol |
| Título(s) alternativo(s): | A methodology for detecting tactical schemes in football matches |
| Autor(es): | PINHEIRO, Jullyana Fialho |
| Palavras-chave: | Futebol Táticas Processamento de Imagens Aprendizado de Máquina Soccer Tactics Image Processing Machine Learning |
| Data do documento: | 4-Abr-2016 |
| Editor: | Universidade Federal do Maranhão |
| Resumo: | O futebol é um dos esportes mais praticados no mundo e suas competições possuem espectadores em todos os continentes, tornando popular pesquisas que visam entender o que ocorre em campo durante seus jogos. Um dos fundamentos mais importante deste esporte é a tática. Tática compreende desde a função exercida por cada jogador, a sua movimentação e o seu posicionamento. A metodologia apresentada neste trabalho propõe o reconhecimento da formação tática, ou seja, o posicionamento adotado por cada jogador durante uma partida de futebol. Utilizando de técnicas de processamento de imagem, como filtros lineares, operações morfológicas e o detector de bordas de Canny, para segmentação dos frames; aprendizado de máquina com o algoritmo K-Nearest-Neightbor para classificação dos times; e conhecimentos específicos do esporte para a definição da formação. A metodologia apresentada obteve acurácia de 61.6% na detecção da formação. |
| Descrição: | Abstract - Soccer is one of the most played sport worldwide and its matches has audience in all continents, which makes popular research aimed to understand what happens during the game. A fundamental piece of this sport is the tatics. Tatics is defined by great number of features such as the function performed by each player, their movement and positioning. The methodology proposed in this paper proposes the recognition of tactical formation, meaning the position taken by each player during the game. The methodology created in this work proposes the tatics recognition of the teams during the games. Using image processing techiniques, as linear filters, morphological operations and Canny edge detector to segment the frames. Machine learning with KNN to classify the teams and specific knowledge on the sport to define the formation. The presented methodology resulted in an accuracy of 61.6 % in the tests. |
| URI: | http://hdl.handle.net/123456789/3290 |
| Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| JULLYANA PINHEIRO MONOGRAFIA.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 4,42 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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