[论文解读] Using Player's Body-Orientation to Model Pass Feasibility in Soccer
本文提出了一种计算模型,通过整合球员身体朝向、防守位置和空间接近度,预测足球比赛中最合理的传球。该模型利用单目视频和姿态估计技术,为每个潜在接球者计算几何可行性得分,当引入身体朝向作为特征时,其Top-3准确率超过0.7,显著优于现有最先进的传球预测模型。
Given a monocular video of a soccer match, this paper presents a computational model to estimate the most feasible pass at any given time. The method leverages offensive player's orientation (plus their location) and opponents' spatial configuration to compute the feasibility of pass events within players of the same team. Orientation data is gathered from body pose estimations that are properly projected onto the 2D game field; moreover, a geometrical solution is provided, through the definition of a feasibility measure, to determine which players are better oriented towards each other. Once analyzed more than 6000 pass events, results show that, by including orientation as a feasibility measure, a robust computational model can be built, reaching more than 0.7 Top-3 accuracy. Finally, the combination of the orientation feasibility measure with the recently introduced Expected Possession Value metric is studied; promising results are obtained, thus showing that existing models can be refined by using orientation as a key feature. These models could help both coaches and analysts to have a better understanding of the game and to improve the players' decision-making process.
研究动机与目标
- 开发一种计算模型,利用球员身体朝向、防守位置和空间接近度,估算足球传球的可行性。
- 量化身体朝向对传球决策的影响,填补现有模型忽略球员朝向的空白。
- 通过将朝向作为关键特征整合,改进现有的最先进传球预测与期望控球价值(EPV)模型。
- 为实时足球视频分析中进攻球员之间的朝向可行性提供几何框架。
- 证明朝向数据可提升决策建模效果,为教练和分析师提供可操作的洞察。
提出的方法
- 通过最先进的姿态估计模型(OpenPose)对上半身姿态关键点在2D投影中的结果进行身体朝向估计,并利用支持向量机进行误差校正,防止关键点错位。
- 基于传球者与接球者之间的相对角度定义几何可行性度量,量化接球者朝向传球者的合适程度。
- 通过测量防守者到传球线的最小距离来计算防守可行性,对防守强度高的目标施加惩罚。
- 通过进攻球员之间的成对距离建模接近度可行性,假设距离越近的球员越可能是接球者。
- 融合模型将三种可行性得分(朝向、防守、接近度)整合为单一传球可行性排序。
- 为与EPV和传球概率模型集成,采用几何映射技术将2D场地图转换为个体接球者数值,使用从传球者到接球者的管状区域及周围圆盘,通过面积加权积分(公式10)。
实验结果
研究问题
- RQ1球员身体朝向在多大程度上影响足球传球的可行性?
- RQ2基于朝向的几何可行性度量是否能提升传球预测准确率,相较于仅依赖距离和防守位置?
- RQ3将朝向数据整合后,对现有最先进模型(如期望控球价值EPV和传球概率图)的改进程度如何?
- RQ4如何有效将2D场地图中的朝向数据映射为个体球员的可行性评分,同时保留空间上下文信息?
- RQ5基于朝向的可行性是否能减少传球者视野外接球者导致的误判?
主要发现
- 与不包含朝向的基线模型相比,加入朝向作为可行性度量后,Top-1准确率提升0.089,Top-3准确率提升0.045。
- 三种可行性度量(朝向、防守、接近度)的组合优于任一单独组件,Top-3准确率达到0.701。
- 与EPV模型结合后,朝向使Top-1准确率从0.266提升至0.337,Top-3准确率从0.606提升至0.637。
- 在传球概率模型中加入朝向后,Top-1准确率从0.243提升至0.332,表明预测能力相对提升约10%。
- 朝向信息有助于纠正传球者视野外接球者导致的误导性预测,尤其在防守强度高的场景中表现更优。
- 几何整合方法(公式10)成功将2D场地图与个体球员可行性对齐,实现了与现有最先进模型的有效融合。
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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。