Application of Computer Vision and Vector Space Model for Tactical Movement Classification in Badminton

机译：计算机视觉和矢量空间模型在羽毛球战术运动分类中的应用

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Performance profiling in sports allow evaluating opponents' tactics and the development of counter tactics to gain a competitive advantage. The work presented develops a comprehensive methodology to automate tactical profiling in elite badminton. The proposed approach uses computer vision techniques to automate data gathering from video footage. The image processing algorithm is validated using video footage of the highest level tournaments, including the Olympic Games. The average accuracy of player position detection is 96.03% and 97.09% on the two halves of a badminton court. Next, frequent trajectories of badminton players are extracted and classified according to their tactical relevance. The classification performs at 97.79% accuracy, 97.81% precision, 97.44% recall, and 97.62% F-score. The combination of automated player position detection, frequent trajectory extraction, and the subsequent classification can be used to automatically generate player tactical profiles.

机译：体育中的性能分析允许评估对手的战术和反策略的发展，以获得竞争优势。该作品提出了一种全面的方法，可以自动化精英羽毛球的战术分析。该方法采用计算机视觉技术自动从视频素材收集数据。使用最高级别锦标赛的视频素材验证了图像处理算法，包括奥运会。令人疾病法院的两半的运动员位置检测的平均准确性为96.03 ％和97.09 ％。接下来，根据他们的战术相关性提取和分类羽毛球运动员的频繁轨迹。分类以97.79 ％精度，97.81 ％精度，97.44 ％召回，97.62 ％f-score。自动播放器位置检测，频繁轨迹提取的组合和随后的分类可用于自动生成播放器战术轮廓。

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来源
《IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops》|2017年|1 v.|共7页
会议地点
作者
Kokum Weeratunga; Anuja Dharmaratne; Khoo Boon How;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP391.41;
关键词
Trajectory; Data mining; Computer vision; Games; Extraterrestrial measurements; Image segmentation;

机译：轨迹;数据挖掘;计算机愿景;游戏;外星测量;图像分割;

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