Neuer Datensatz SportsHHI verbessert die Analyse der Interaktion in Teamsportarten

Das Verständnis menschlicher Interaktionen in Sportvideos ist ne wichtige Aufgabe in der Videoanalyse. Die Fähigkeit, zu erkennen, wie Menschen interagieren, kann helfen, verschiedene Anwendungen zu verbessern, wie z.B. Videoüberwachung, Sportanalyse und sogar Videosysteme zur Empfehlungen. Während viele existierende Datensätze sich auf allgemeine Aktionen in Videos konzentrieren, übersehen sie oft die komplexen Interaktionen, die zwischen Spielern im Mannschaftssport auftreten können. Dieses Papier stellt einen neuen Datensatz namens SportsHHI vor, der genau diese Lücke schliessen möchte, indem er speziell auf Mensch-Mensch-Interaktionen in Basketball- und Volleyballvideos fokussiert.

#Die Wichtigkeit der Interaktionsdetektion

Im Sport interagieren Spieler oft auf Weisen, die entscheidend für das Verständnis des Spielverlaufs sind. Zum Beispiel ist ein Pass zwischen zwei Basketballspielern oder ein Block im Volleyball spezifische Interaktionen, die einen signifikanten Einfluss auf den Ausgang des Spiels haben können. Diese Interaktionen zu analysieren, hilft in vielen Bereichen, wie Coaching, Training und sogar bei Übertragungen. Allerdings beschäftigen sich aktuelle Datensätze hauptsächlich mit einfacheren Aktionen, die nur nach dem Aussehen identifiziert werden können. Das schränkt unsere Fähigkeit ein, komplexe Interaktionen zu erkennen, die ein tieferes Verständnis des Kontexts erfordern, in dem sie stattfinden.

#Einschränkungen der bestehenden Datensätze

Viele bestehende Datensätze zur Aktionsidentifikation in Videos konzentrieren sich oft nur auf individuelle Aktionen, wie z.B. einen Spieler, der einen Basketball wirft oder einen Volleyball schlägt. Während diese Aufgaben wichtig sind, erfassen sie nicht die reichen Interaktionen, die zwischen Spielern stattfinden können. Die meisten Datensätze fehlen Anmerkungen für Mensch-Mensch-Interaktionen und konzentrieren sich mehr darauf, einzelne Aktionen basierend auf visuellen Hinweisen zu identifizieren. Infolgedessen wurden hochrangige Interaktionen, die Kontext-Überlegungen erfordern, vernachlässigt.

#Einführung von SportsHHI

Um diese Herausforderungen anzugehen, haben wir den SportsHHI-Datensatz erstellt. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die Erkennung von Mensch-Mensch-Interaktionen für Basketball- und Volleyballvideos. SportsHHI beinhaltet Anmerkungen für 34 hochrangige Interaktionsklassen und erfasst eine breite Palette von Interaktionen, die während des Spiels auftreten. Der Datensatz besteht aus über 118.000 menschlichen Begrenzungsrahmen und mehr als 50.000 annotierten Interaktionsinstanzen über fast 11.400 Schlüsselbilder.

#Einzigartige Merkmale von SportsHHI

#Fokus auf Mehrpersonen-Szenarien

Eine der herausragenden Eigenschaften von SportsHHI ist der Fokus auf komplexe Mehrpersonen-Szenarien. Im Gegensatz zu anderen Datensätzen, die möglicherweise nur eine Person beinhalten, erfasst SportsHHI die Dynamik von Mannschaftssportarten, in denen mehrere Interaktionen gleichzeitig stattfinden. Zum Beispiel können im Basketball Spieler gleichzeitig passen, verteidigen und Screens setzen.

#Hochrangige Interaktionsklassen

Der Datensatz umfasst Interaktionen mit höherer Semantik. Diese Klassen gehen über einfache Aktionen hinaus und beinhalten Strategien und Taktiken, die im Basketball und Volleyball verwendet werden. Zum Beispiel erfordern Aktionen wie „Co-Block“ im Volleyball oder „Pick and Roll“ im Basketball nicht nur das Erkennen der physischen Bewegungen, sondern auch das Verständnis der Spielstrategie.

#Schnelllebige Natur des Sports

Im Sport ändern sich die Interaktionen zwischen Spielern oft schnell. Die Art und Weise, wie ein Spieler mit einem anderen interagiert, kann sich in Sekundenschnelle ändern. Durch die Annotation des Datensatzes mit 5 Bildern pro Sekunde erfassen wir diese schnellen Veränderungen, was ihn geeignet macht für das Training von Modellen, die schnelle Interaktionen erkennen müssen.

#Methodik

#Datenannotation

Der Prozess zur Erstellung des SportsHHI-Datensatzes umfasste eine sorgfältige Annotation der Videos. Jede Interaktionsinstanz wird als Triplet dargestellt, das die Begrenzungsrahmen von zwei Spielern und die spezifische Interaktion umfasst. Die Annotatoren verwendeten eine spezialisierte Schnittstelle, die es ihnen ermöglichte, die Videos abzuspielen, die Spieler zu visualisieren und die Interaktionen genau zu kennzeichnen.

#Zwei-Phasen-Baseline-Methode

Um den SportsHHI-Datensatz zu bewerten, schlugen wir eine Zwei-Phasen-Baseline-Methode vor. In der ersten Phase implementierten wir einen Schritt zur Menschenerkennung, um die Begrenzungsrahmen der Spieler zu identifizieren. Die zweite Phase bestand darin, Interaktionsvorschläge basierend auf den erkannten Begrenzungsrahmen zu kategorisieren. Die Idee ist, ein Modell zu schaffen, das Interaktionen effektiv erkennen kann, basierend auf den aus den Videoclips extrahierten Merkmalen.

#Ergebnisse und Analyse

#Leistungsevaluierung

Mit unserer vorgeschlagenen Baseline-Methode führten wir eine Reihe von Experimenten durch, um die Effektivität unseres Ansatzes zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass der SportsHHI-Datensatz eine verbesserte Erkennung komplexer Interaktionen im Vergleich zu früheren Methoden ermöglicht. Unser Modell übertraf bestehende Aktionsrekognitionsmodelle, indem es Bewegungsmerkmale, Kontextinformationen und räumliche Beziehungen zwischen Spielern nutzte.

#Wichtigkeit des Kontexts

Experimente zeigten, dass die Einbeziehung von Kontextinformationen entscheidend für die Erkennung von Interaktionen ist. Dieser Kontext hilft dem Modell, zwischen ähnlichen Aktionen je nach ihren räumlichen und zeitlichen Rahmen zu unterscheiden. Die Positionierung der Spieler zueinander kann das Verständnis dessen, welche Interaktion stattfindet, erheblich beeinflussen.

#Fehleranalyse

Wir führten auch eine Fehleranalyse durch, um häufige Fehler des Modells zu untersuchen. Viele falsch-positive Ergebnisse traten auf, weil das Modell Schwierigkeiten hatte, zwischen Interaktionen zu unterscheiden, die auf den ersten Blick ähnlich aussahen. Zum Beispiel ist es ziemlich herausfordernd, zwischen einem Block und einem misslungenen Blockversuch zu unterscheiden, besonders in überfüllten Szenarien, in denen viele Spieler gleichzeitig in Bewegung sind.

#Zukünftige Richtungen

Die Entwicklung des SportsHHI-Datensatzes stellt einen bedeutenden Schritt in der Analyse menschlicher Interaktionen in Sportvideos dar. Doch das ist erst der Anfang. Es gibt viele potenzielle Ansätze für weitere Forschungsarbeiten. Zukünftige Arbeiten könnten die Verfeinerung von Modellen beinhalten, die besser die langfristigen zeitlichen Strukturen berücksichtigen, um ein tieferes Verständnis dafür zu ermöglichen, wie Interaktionen sich über die Zeit entwickeln.

#Potenzielle Anwendungen

Die Anwendungen von SportsHHI sind vielfältig. Eine verbesserte Interaktionskennung kann Trainern und Spielern zugutekommen, indem sie Einblicke in Spielstrategien geben. Sie kann auch das Fan-Erlebnis verbessern, indem sie während der Übertragungen ansprechendere Highlights und Analysen liefert. Darüber hinaus kann dieser Datensatz als Grundlage für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme dienen, die auf breitere Kontexte ausserhalb des Sports abzielen.

#Fazit

Der SportsHHI-Datensatz schliesst eine bedeutende Lücke in der aktuellen Videoanalysearbeit, indem er eine fokussierte Ressource für das Verständnis von Mensch-Mensch-Interaktionen im Mannschaftssport bereitstellt. Durch die Annotation komplexer Interaktionen und die Implementierung robuster Evaluierungsmethoden haben wir eine Grundlage für zukünftige Forschung in diesem Bereich geschaffen. Wir hoffen, dass die aus dieser Arbeit gewonnenen Erkenntnisse eine weitere Innovation und Anwendung in der Sportvideoanalyse und darüber hinaus vorantreiben werden.