論文の概要: Team-Aware Football Player Tracking with SAM: An Appearance-Based Approach to Occlusion Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08467v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 10:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.923102
• Title: Team-Aware Football Player Tracking with SAM: An Appearance-Based Approach to Occlusion Recovery
• Title（参考訳）: SAMによるチーム・アウェア・フットボール選手の追跡--オクルージョン・リカバリのための外観に基づくアプローチ
• Abstract要約: 本稿では,サッカー選手を対象とした軽量なSAMベースのトラッキング手法を提案する。 この手法はCSRTトラッカーとジャージの色に基づく外観モデルを組み合わせたものである。 フットボールのビデオシーケンスの実験では、この手法が安定したメモリ使用量で7.6-7.7 FPSを達成することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2461503242570642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Football player tracking is challenged by frequent occlusions, similar appearances, and rapid motion in crowded scenes. This paper presents a lightweight SAM-based tracking method combining the Segment Anything Model (SAM) with CSRT trackers and jersey color-based appearance models. We propose a team-aware tracking system that uses SAM for precise initialization and HSV histogram-based re-identification to improve occlusion recovery. Our evaluation measures three dimensions: processing speed (FPS and memory), tracking accuracy (success rate and box stability), and robustness (occlusion recovery and identity consistency). Experiments on football video sequences show that the approach achieves 7.6-7.7 FPS with stable memory usage (~1880 MB), maintaining 100 percent tracking success in light occlusions and 90 percent in crowded penalty-box scenarios with 5 or more players. Appearance-based re-identification recovers 50 percent of heavy occlusions, demonstrating the value of domain-specific cues. Analysis reveals key trade-offs: the SAM + CSRT combination provides consistent performance across crowd densities but struggles with long-term occlusions where players leave the frame, achieving only 8.66 percent re-acquisition success. These results offer practical guidelines for deploying football tracking systems under resource constraints, showing that classical tracker-based methods work well with continuous visibility but require stronger re-identification mechanisms for extended absences.
• Abstract（参考訳）: サッカー選手の追跡は、しばしばオクルージョン、似たような外観、混雑したシーンでの急激な動きによって挑戦される。 本稿では,Segment Anything Model(SAM)とCSRTトラッカー,およびジャージカラーベース外観モデルを組み合わせた軽量なSAMベーストラッキング手法を提案する。 そこで本研究では,SAMを正確な初期化とHSVヒストグラムに基づく再同定に用い,咬合回復を改善するためのチーム認識トラッキングシステムを提案する。 評価では,処理速度(FPSとメモリ),精度(成功率とボックス安定性),堅牢性(閉塞回復とアイデンティティ整合性)の3次元を測定した。 フットボールビデオシーケンスの実験では、この手法が安定したメモリ使用量(約1880 MB)で7.6-7.7 FPSを達成することを示し、5人以上のプレイヤーが混み合ったペナルティボックスのシナリオで100%の追跡に成功した。 出現に基づく再同定は、重閉塞の50%を回復させ、ドメイン固有の手がかりの価値を示す。 SAM + CSRTの組み合わせは、群衆の密度をまたいで一貫したパフォーマンスを提供するが、プレイヤーがフレームを離れる長期的な閉塞に苦慮し、再獲得に成功したのはわずか8.6%である。 これらの結果は,資源制約下でのサッカーのトラッキングシステムをデプロイするための実践的ガイドラインを提供し,従来のトラッカーベースの手法が連続的な可視性にうまく機能するが,より強力な再同定機構を必要としていることを示す。

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