論文の概要: Automated player identification and indexing using two-stage deep learning network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13809v2
• Date: Tue, 26 Dec 2023 23:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:53:33.413965
• Title: Automated player identification and indexing using two-stage deep learning network
• Title（参考訳）: 2段階深層学習ネットワークを用いた自動プレイヤー識別とインデックス化
• Authors: Hongshan Liu, Colin Aderon, Noah Wagon, Abdul Latif Bamba, Xueshen Li, Huapu Liu, Steven MacCall, Yu Gan
• Abstract要約: 本稿では,アメリカンフットボールの試合における選手の参加を自動的に追跡し,その参加度を指標とする深層学習型選手追跡システムを提案する。 関心領域をハイライトし、ジャージ番号情報を高精度に識別するための2段階ネットワーク設計である。 フットボールビデオの質的,定量的な結果を分析することにより,選手追跡システムの有効性と信頼性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23610495849936355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: American football games attract significant worldwide attention every year. Identifying players from videos in each play is also essential for the indexing of player participation. Processing football game video presents great challenges such as crowded settings, distorted objects, and imbalanced data for identifying players, especially jersey numbers. In this work, we propose a deep learning-based player tracking system to automatically track players and index their participation per play in American football games. It is a two-stage network design to highlight areas of interest and identify jersey number information with high accuracy. First, we utilize an object detection network, a detection transformer, to tackle the player detection problem in a crowded context. Second, we identify players using jersey number recognition with a secondary convolutional neural network, then synchronize it with a game clock subsystem. Finally, the system outputs a complete log in a database for play indexing. We demonstrate the effectiveness and reliability of player tracking system by analyzing the qualitative and quantitative results on football videos. The proposed system shows great potential for implementation in and analysis of football broadcast video.
• Abstract（参考訳）: アメリカンフットボールの試合は毎年世界的な注目を集めている。 プレイヤー参加の索引付けには各プレーのビデオからプレイヤーを識別することが不可欠である。 フットボールゲームビデオの処理は、混雑した設定、歪んだオブジェクト、プレイヤー、特にジャージ番号を特定するための不均衡なデータなどの大きな課題を示す。 本研究では,アメリカンフットボールにおいて,選手を自動的に追跡し,プレー毎のインデクシングを行う深層学習型選手追跡システムを提案する。 関心領域を強調し、ジャージ番号情報を高精度に識別するための2段階ネットワーク設計である。 まず,物体検出ネットワーク,検出変換器を用いて,混雑した状況下でのプレイヤー検出問題に対処する。 次に、ジャージ数認識と二次畳み込みニューラルネットワークを用いてプレイヤーを識別し、ゲームクロックサブシステムと同期する。 最後に、システムは、プレイインデクシングのためにデータベースに完全なログを出力する。 フットボールビデオの質的,定量的な結果を分析し,選手追跡システムの有効性と信頼性を示す。 提案システムでは,フットボール放送映像の実装と分析に大きな可能性を示す。

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