Desarrollo de una estrategia para la agrupación automática de jugadores de fútbol en función del color de su equipación

Martín Gómez, Iván (2015). Desarrollo de una estrategia para la agrupación automática de jugadores de fútbol en función del color de su equipación. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Desarrollo de una estrategia para la agrupación automática de jugadores de fútbol en función del color de su equipación
Author/s:
  • Martín Gómez, Iván
Contributor/s:
  • Cuevas Rodríguez, Carlos
Item Type: Final Project
Date: July 2015
Subjects:
Freetext Keywords: Fútbol, equipos, jugadores, BSAS, K-Means, características espaciales
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Debido a los avances tecnológicos sufridos en las últimas décadas dentro de las TIC, cada vez son más los usuarios que demandan contenido multimedia enriquecido con información adicional (por ejemplo, realidad aumentada para realzar zonas de determinadas imágenes, o metadatos asociados al contenido visualizado en un video). Dentro de todo el contenido multimedia que se oferta, los eventos deportivos tienen una gran relevancia y entre ellos destaca el fútbol ya que se practica en más de 200 países y sus seguidores demandan una gran cantidad de información adicional en el momento de la retransmisión de los partidos como, por ejemplo, estadísticas del partido (goles marcados, kilómetros recorridos durante el partido por el jugador, etc.), estadísticas globales de la temporada, etc. El presente trabajo pretende abordar la tarea de clasificar en equipos a los diferentes jugadores que intervienen en un partido de fútbol, lo cual facilitará la extracción de las anteriormente mencionadas estadísticas. Este trabajo se dividirá en dos etapas claramente diferenciadas: En la primera etapa extraeremos características de la imagen que nos permitan tener información de cada uno de los jugadores. Éstas características podrán ser extraídas en forma de histogramas, histogramas normalizados, medias o características que preserven las características espaciales de la imagen. Lo importante en esta fase es extraer información que posteriormente nos permita hacer la mejor clasificación posible. Para ello el objetivo principal de esta fase es que las características extraídas mantengan la mayor diferenciación posible entre elementos de distinta clase y la menor diferenciación posible entre elementos de la misma clase. En la segunda etapa se procederá a la clasificación, propiamente dicha, mediante el uso de criterios que nos permitan diferenciar a miembros pertenecientes a distintos equipos. Para lograr esta clasificación se analizará el uso de distintos algoritmos que permitan establecer un grado de parecido entre los conjuntos de características obtenidas en la primera etapa.

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Item ID: 37329
DC Identifier: http://oa.upm.es/37329/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:37329
Deposited by: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Deposited on: 01 Sep 2015 06:32
Last Modified: 01 Sep 2015 06:32
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