Nuevo conjunto de datos SportsHHI mejora el análisis de interacción en deportes de equipo

Entender cómo interactúan las personas en videos deportivos es una tarea importante en el análisis de video. La habilidad de reconocer cómo se relacionan puede ayudar a mejorar varias aplicaciones, como el monitoreo de videos, el análisis deportivo e incluso los sistemas de recomendación de videos. Aunque muchos conjuntos de datos existentes se enfocan en acciones generales en videos, a menudo pasan por alto las interacciones complejas que pueden ocurrir entre jugadores en deportes de equipo. Este artículo presenta un nuevo conjunto de datos llamado SportsHHI, que tiene como objetivo abordar esta brecha al centrarse específicamente en las interacciones entre humanos en videos de baloncesto y voleibol.

#La Importancia de Detectar Interacciones

En los deportes, los jugadores a menudo interactúan de maneras que son cruciales para entender el flujo del juego. Por ejemplo, un pase entre dos jugadores de baloncesto o un bloqueo en voleibol involucra interacciones específicas que pueden tener un impacto significativo en el resultado del juego. Analizar estas interacciones ayuda en muchos ámbitos, como el entrenamiento, la preparación y hasta la transmisión. Sin embargo, los conjuntos de datos actuales principalmente tratan con acciones más simples que se pueden identificar solo por su apariencia. Esto limita nuestra capacidad para reconocer interacciones complejas que requieren una comprensión más profunda del contexto en el que ocurren.

#Limitaciones de los Conjuntos de Datos Existentes

Muchos conjuntos de datos existentes para el reconocimiento de acciones en videos a menudo se enfocan solo en acciones individuales, como un jugador lanzando una pelota de baloncesto o rematando un balón de voleibol. Aunque estas tareas son importantes, no capturan las ricas interacciones que pueden ocurrir entre los jugadores. La mayoría de los conjuntos de datos carecen de anotaciones para interacciones entre humanos y se enfocan más en identificar acciones individuales basadas en señales visuales. Como resultado, reconocer interacciones de alto nivel que requieren razonamiento contextual ha sido pasado por alto.

#Presentando SportsHHI

Para enfrentar estos desafíos, creamos el conjunto de datos SportsHHI. Este conjunto se centra en la Detección de Interacciones entre humanos para videos de baloncesto y voleibol. SportsHHI incluye anotaciones para 34 clases de interacción de alto nivel, capturando una amplia gama de interacciones que ocurren durante el juego. El conjunto consta de más de 118,000 cuadros delimitadores de humanos y más de 50,000 instancias de interacción anotadas en casi 11,400 fotogramas clave.

#Características Únicas de SportsHHI

#Enfoque en Escenarios Multicomo

Una de las características destacadas de SportsHHI es su enfoque en escenarios multicomo complejos. A diferencia de otros conjuntos de datos que pueden involucrar solo a una persona, SportsHHI captura la dinámica de los deportes en equipo donde múltiples interacciones ocurren simultáneamente. Por ejemplo, en baloncesto, podrías tener jugadores pasando, defendiendo y bloqueando al mismo tiempo.

#Clases de Interacción de Alto Nivel

El conjunto incluye interacciones con semánticas de alto nivel. Estas clases van más allá de acciones simples para incluir estrategias y tácticas utilizadas en baloncesto y voleibol. Por ejemplo, acciones como "co-bloqueo" en voleibol o "pick and roll" en baloncesto requieren no solo reconocer los movimientos físicos, sino también entender la estrategia del juego.

#Naturaleza Rápida de los Deportes

En los deportes, las interacciones entre jugadores a menudo cambian rápidamente. La forma en que un jugador interactúa con otro puede cambiar en cuestión de segundos. Al anotar el conjunto a 5 fotogramas por segundo, capturamos estos rápidos cambios, lo que lo hace adecuado para entrenar modelos que necesitan reconocer interacciones rápidas.

#Metodología

#Anotación de datos

El proceso de creación del conjunto de datos SportsHHI implicó una cuidadosa anotación de los videos. Cada instancia de interacción se representa como un triplete que incluye los cuadros delimitadores de dos jugadores y la interacción específica que está ocurriendo. Los anotadores usaron una interfaz especializada que les permitió reproducir los videos, visualizar a los jugadores y etiquetar las interacciones de manera precisa.

#Método Base de Dos Etapas

Para evaluar el conjunto de datos SportsHHI, propusimos un método base de dos etapas. En la primera etapa, implementamos un paso de detección de humanos para identificar los cuadros delimitadores de los jugadores. La segunda etapa consistió en categorizar propuestas de interacción basadas en los cuadros delimitadores detectados. La idea es crear un modelo que pueda reconocer efectivamente interacciones basadas en las características extraídas de los clips de video.

#Resultados y Análisis

#Evaluación de Rendimiento

Usando nuestro método base propuesto, realizamos una serie de experimentos para evaluar la efectividad de nuestro enfoque. Los resultados mostraron que el conjunto de datos SportsHHI habilita un mejor reconocimiento de interacciones complejas en comparación con métodos anteriores. Nuestro modelo superó los modelos de reconocimiento de acciones existentes al aprovechar características de movimiento, información contextual y relaciones espaciales entre los jugadores.

#Importancia del Contexto

Los experimentos demostraron que incluir información contextual es crucial para reconocer interacciones. Este contexto ayuda al modelo a diferenciar entre acciones similares dependiendo de su configuración espacial y temporal. La forma en que los jugadores están posicionados entre sí puede impactar significativamente en la comprensión de qué interacción está ocurriendo.

#Análisis de Errores

También realizamos un análisis de errores para investigar los errores comunes cometidos por el modelo. Muchos falsos positivos ocurrieron porque el modelo luchaba por distinguir entre interacciones que parecían similares a simple vista. Por ejemplo, diferenciar entre un bloqueo y un intento fallido de bloqueo puede ser bastante complicado, especialmente en escenarios abarrotados donde muchos jugadores se mueven simultáneamente.

#Direcciones Futuras

El desarrollo del conjunto de datos SportsHHI representa un gran avance en el análisis de interacciones humanas en videos deportivos. Sin embargo, esto es solo el principio. Hay muchas avenidas potenciales para la investigación futura. El trabajo futuro podría involucrar perfeccionar modelos que tengan en cuenta mejor las estructuras temporales a largo plazo, permitiendo una comprensión más profunda de cómo evolucionan las interacciones con el tiempo.

#Aplicaciones Potenciales

Las aplicaciones de SportsHHI son vastas. Un mejor reconocimiento de interacciones puede beneficiar a entrenadores y jugadores al proporcionar información sobre estrategias de juego. También puede mejorar la experiencia del aficionado al ofrecer momentos destacados y análisis más atractivos durante las transmisiones. Además, este conjunto puede servir de base para desarrollar sistemas avanzados de IA destinados a contextos más amplios más allá de los deportes.

#Conclusión

El conjunto de datos SportsHHI llena una brecha significativa en el trabajo actual de análisis de video al proporcionar un recurso enfocado para entender las interacciones entre humanos en deportes de equipo. Al anotar interacciones complejas e implementar metodologías de evaluación robustas, hemos creado una base para futuras investigaciones en este ámbito. Esperamos que los conocimientos obtenidos de este trabajo impulsen más innovación y aplicación en el análisis de videos deportivos y más allá.