論文の概要: Towards Automated Key-Point Detection in Images with Partial Pool View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05641v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 05:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:19:43.701344
• Title: Towards Automated Key-Point Detection in Images with Partial Pool View
• Title（参考訳）: 部分プールビューを用いた画像のキーポイント自動検出
• Authors: T. J. Woinoski and I. V. Bajic
• Abstract要約: この研究は、適切な水泳データを集める際に直面する課題を緩和することを目的としている。 水泳分析に関係のないキーポイントを持つプールモデルを提案する。 第2に、部分プールビューの画像におけるそのようなキーポイントの検出可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sports analytics has been an up-and-coming field of research among professional sporting organizations and academic institutions alike. With the insurgence and collection of athlete data, the primary goal of such analysis is to improve athletes' performance in a measurable and quantifiable manner. This work is aimed at alleviating some of the challenges encountered in the collection of adequate swimming data. Past works on this subject have shown that the detection and tracking of swimmers is feasible, but not without challenges. Among these challenges are pool localization and determining the relative positions of the swimmers relative to the pool. This work presents two contributions towards solving these challenges. First, we present a pool model with invariant key-points relevant for swimming analytics. Second, we study the detectability of such key-points in images with partial pool view, which are challenging but also quite common in swimming race videos.
• Abstract（参考訳）: スポーツ分析は、プロスポーツ組織や学術機関の間でも、最新の研究分野となっている。 このような分析の第一の目的は、スポーツ選手のパフォーマンスを測定可能で定量化できる方法で向上させることである。 この研究は、適切な水泳データを集める際に直面する課題を緩和することを目的としている。 過去の研究で、水泳選手の検出と追跡は可能であるが、課題がないわけではないことが示されている。 これらの課題には、プールのローカライゼーションとプールに対するスイマーの相対的な位置の決定がある。 この研究は、これらの課題の解決に2つの貢献をしている。 まず,水泳分析に関連する不変キーポイントを持つプールモデルを提案する。 第2に,プールビューが部分的である画像において,このようなキーポイントの検出可能性について検討する。

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