Orientador: Ricardo Machado Leite de Barros

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação Física

Resumo: O objetivo do presente estudo é propor um conjunto de métodos para análise de movimentação de jogadores de tênis de campo a partir de vídeos pré calibrados com uso de câmeras fixas, bem como em vídeos televisivos. Primeiramente, foi proposto e validado um método para rastrear automaticamente...

Resumo: O objetivo do presente estudo é propor um conjunto de métodos para análise de movimentação de jogadores de tênis de campo a partir de vídeos pré calibrados com uso de câmeras fixas, bem como em vídeos televisivos. Primeiramente, foi proposto e validado um método para rastrear automaticamente jogadores de tênis de campo a partir de vídeos coletado in loco e de câmeras fixas e previamente calibradas. O percentual de rastreamento automático foi de 99,98%. As distâncias percorridas pelos dois jogadores durante um set de uma partida de tênis também puderam ser calculadas. A reconstrução das coordenadas bidimensionais da quadra foi validada calculando a repetibilidade intra-operador (0,009 m), a repetibilidade inter-operador (0,007 m), o erro relativo (comprimento e largura 0,03% 0,06%). O erro de medição alcançada para a posição do jogador foi de 0,36 m. Para ambas as coordenadas houve uma regressão linear significativa (R2 > 0,99, p <0,05) das posições obtidas pelos métodos de rastreamento automático e manual. Além disso, as distâncias percorridas por ambos os jogadores puderam ser extraídas como exemplo de aplicação do método. O segundo método proposto foi o de detecção automática de rallies em vídeos televisivos de tênis. O método desenvolvido foi baseado na extração de histograma, filtragem de percentuais estatísticos e semelhança com um quadro de referência. Três vídeos de partidas de tênis representando três diferentes pisos foram utilizados para avaliar o método proposto. O percentual médio de acerto dos cortes foi de 81%. A duração dos rallies obtidos com o método proposto são comparáveis ao método manual e adequado para determinar a duração dos mesmos para todos os vídeos de amostra. O terceiro método proposto foi o de calibração dinâmica em vídeos televisivos de tênis de campo. O percentual de automatização na identificação das linhas e geração das matrizes homográficas foi de 99,98%. Os testes estáticos, variando ±2 pixels por pontos de calibração, mostraram erros de medição satisfatórios (2,26 cm). Os testes dinâmicos, no qual foram reprocessados 522 quadros usando de 4 a 8 pontos de calibração, também revelaram um erro de medição satisfatório (23 cm). O quarto método proposto foi o de rastreamento automático de jogadores de tênis em vídeos televisivos. A determinação da posição do jogador foi baseada na identificação da sub-região de maior correlação com o modelo do uniforme do jogador dada uma região de interesse (ROI) através do uso da matriz homográfica. O percentual de automatização foi de 99,62% e o tempo de processamento foi de 0,86 segundos por quadro processado. As incertezas (RMS) envolvidas na determinação da posição dos jogadores foram de aproximadamente 45 cm para o lado da quadra mais próxima à câmera e 64 cm para o lado da quadra mais afastada da câmera. As distâncias percorridas, velocidades e áreas de ocupação de ambos os jogadores foram calculadas como exemplo de aplicação do método. Em conclusão, a metodologia desenvolvida e aplicada ao tênis de campo em vídeos televisivos mostrou ser viável, com alto nível de automatização e erro de medição similar aos métodos baseados em câmera fixa

Abstract: The aim of this study is to propose a set of methods for tennis players motion analysis from pre calibrated video using fixed cameras as well as on broadcast tennis videos. First, it was proposed and validated a novel automatic method for tracking tennis players from precalibrated videos...

Abstract: The aim of this study is to propose a set of methods for tennis players motion analysis from pre calibrated video using fixed cameras as well as on broadcast tennis videos. First, it was proposed and validated a novel automatic method for tracking tennis players from precalibrated videos using two fixed cameras. The percentage of automatic tracking was 99.98%. The two-dimensional coordinates reconstruction of the tennis court was validated by calculating the intra-operator repeatability (0.009 m), inter-operator repeatability (0.007 m), relative error (0.03% length and 0.06% width). The accuracy reached for the player's position was 0.36 m. For both coordinates, the linear regression was significant (R2 > 0.99, p <0.05) from the positions obtained by automatic and manual tracking methods. The covered distance performed by the players during a set of a tennis match was calculated. The second proposed method was the automatic detection of rallies in broadcast tennis videos. The method developed was based on the histogram extraction, statistical filtering and key frame similarity comparison. Three videos of tennis matches representing three different court surfaces were used to evaluate the proposed method. The average hit rate of the scene cuts was 81%. The rallies duration obtained by the proposed method was valid whether compared with the manual annotation and suitable to determine the rally duration for all sample videos. The third proposed method was proposed a dynamic calibration (frame by frame) in broadcast tennis video based on the automatic tennis court lines intersections detection. The percentage of automation of lines intersections identification and homographic matrix generation was 99.98%. The static test, based on varying by ± 2 pixels the calibration points, revealed a satisfactory accuracy (2.26 cm). The dynamic test, which have been reprocessed 522 frames using 4-8 calibration points, also showed satisfactory accuracy (23 cm). The fourth method presented was the automatic tracking of tennis players on broadcast tennis videos. The identification of the players' position was based on the sub-region of higher correlation with the players' clothes model in a region of interest (ROI) constructed by using the homographic matrix. The percentage of automation was 99.62% and the processing time was 0.86 seconds per frame processed. The errors (RMS) involved in determining the position of the tennis players were about 45 cm to the side of the court closest from the camera and 64 cm to the side of the court farthest from the camera. The covered distances, velocities and occupancy areas for both players were automatically extracted. In conclusion, the proposed methods developed and applied on broadcast tennis videos revealed to be feasible, with a high level of automation and accuracy similar to methods based on fixed cameras