Nuevo método para reconocer números de camiseta en el fútbol

En el fútbol, saber quién es quién en el campo es muy importante para analizar los partidos. Una parte clave de esta identificación es reconocer los números de las camisetas. Sin embargo, detectar estos números en videos es complicado debido a factores como el desenfoque por movimiento, la baja calidad de video y los jugadores bloqueándose entre sí. Las técnicas existentes funcionan bien en imágenes nítidas, pero tienen problemas con videos donde los números a menudo son difíciles de ver.

Para enfrentar estos desafíos, se propone un nuevo enfoque que se centra en encontrar momentos clave en el video donde los números de las camisetas son más visibles. Al identificar estos momentos, se pueden hacer mejores predicciones sobre los números de las camisetas a lo largo del partido.

#Importancia de la Identificación de Jugadores

Poder identificar a los jugadores con precisión ayuda en varias áreas como el análisis del rendimiento de los jugadores y la transmisión. Tradicionalmente, los números de las camisetas se han utilizado para esta identificación. Sin embargo, los movimientos rápidos durante un partido pueden dificultar la visibilidad de los números. A menudo, el ángulo de la cámara o la distancia reducen aún más la visibilidad, complicando el proceso.

La mayoría de los métodos actuales se basan en analizar imágenes individuales, lo que no funciona bien para videos. Los avances recientes han tratado de incluir características basadas en el tiempo, pero estas soluciones todavía tienen limitaciones. Dado que los números de las camisetas pueden no ser visibles en muchos fotogramas de video, es vital encontrar fotogramas donde se puedan ver claramente.

#Módulo de Identificación de fotogramas clave

El nuevo método introduce un componente que identifica fotogramas importantes del video, conocido como el módulo de Identificación de Fotogramas Clave (KfId). Este módulo se centra en extraer fotogramas donde las características críticas de los números de las camisetas son visibles. Usando los fotogramas identificados, se emplea una red espaciotemporal que considera tanto el espacio como el tiempo para predecir los números de las camisetas.

Se utiliza una función de pérdida de múltiples tareas para entrenar el modelo a identificar cada dígito en el número de la camiseta por separado, lo que mejora la precisión. Las pruebas en un conjunto de datos de fútbol muestran que incorporar esta identificación de fotogramas clave aumenta significativamente la precisión de identificación.

#Desafíos en el Reconocimiento de Números de Camiseta

Reconocer los números de las camisetas en juegos de ritmo rápido es complicado debido a varios factores. Por ejemplo, los números de las camisetas normalmente están en la parte de atrás, lo que dificulta verlos cuando los jugadores están de espaldas a la cámara. El desenfoque por movimiento de los movimientos rápidos puede hacer que los números de las camisetas aparezcan borrosos, y otros jugadores pueden bloquear la vista.

Los enfoques tradicionales a menudo fallan porque se centran demasiado en imágenes individuales e ignoran el hecho de que muchos fotogramas en un video pueden no mostrar los números de las camisetas en absoluto. Se necesita un método selectivo para filtrar los fotogramas y encontrar aquellos que son útiles para identificar a los jugadores.

#Solución Propuesta

Para abordar estos problemas, el módulo KfId filtra los fotogramas del video para encontrar aquellos con Números de camisetas visibles. El módulo utiliza varios pasos:

1. Localización de Números de Camiseta: Primero, el módulo identifica posibles ubicaciones de dígitos dentro de los fotogramas utilizando un modelo de detección entrenado.
2. Filtrado de Valores Atípicos: A continuación, filtra detecciones incorrectas centrándose solo en las áreas esperadas donde aparecen los números de las camisetas.
3. Procesamiento Espacial: Finalmente, examina las características visuales de los dígitos detectados para asegurar que representan el mismo número.

Este proceso de filtrado ayuda a mejorar las predicciones realizadas por la red espaciotemporal subsiguiente, que analiza los fotogramas a lo largo del tiempo.

#La Red Espaciotemporal

Una vez que se identifican los fotogramas clave, se envían a la red espaciotemporal, que captura tanto los aspectos visuales como temporales de los fotogramas. La red primero extrae características espaciales de los fotogramas seleccionados, lo que ayuda a formar una idea clara de cómo lucen los números de las camisetas.

Luego, procesa estas características espaciales a través de una red de Memoria a Largo Corto Plazo Bidireccional (bi-LSTM). Esta parte del sistema aprende del orden de los fotogramas para entender cómo cambian los números de las camisetas a lo largo del tiempo. Este enfoque es crucial para reconocer los números de las camisetas correctamente, incluso cuando aparecen solo brevemente.

#Conjunto de Datos y Evaluación

La investigación utiliza un conjunto de datos conocido como "Soccernet", que contiene miles de seguimientos de jugadores, cada uno vinculado a un número de camiseta específico. El conjunto de datos se divide en varias secciones para entrenamiento y prueba, lo que permite que el modelo aprenda de manera efectiva y evalúe su rendimiento.

Después de aplicar el módulo KfId, se mostró que una significativa cantidad de fotogramas no tenía números de camisetas visibles, confirmando la necesidad de un enfoque selectivo como este. El conjunto de datos ayuda a demostrar qué tan bien funciona el sistema propuesto en comparación con los métodos de reconocimiento existentes.

#Detalles de Implementación

El modelo utiliza una arquitectura ResNet-18 para la extracción de características, centrándose en mejorar el contraste y la claridad. Se evalúan diferentes tipos de redes neuronales para optimizar el rendimiento, incluidos modelos ViT, TCN y LSTM.

El entrenamiento se lleva a cabo durante varias iteraciones, refinando el modelo para mejorar su precisión en la predicción de los números de las camisetas. Un enfoque personalizado ayuda a garantizar que el entrenamiento siga siendo efectivo sin perder de vista la tarea en cuestión.

#Resultados y Comparación de Rendimiento

Cuando se incluye el módulo KfId, el modelo muestra mejoras marcadas en su capacidad para identificar números de camisetas con precisión. Los resultados revelan que utilizar este módulo mejora significativamente el rendimiento general, especialmente en comparación con sistemas que no incorporan esta identificación selectiva de fotogramas.

En comparaciones directas con otros métodos establecidos, el nuevo enfoque muestra consistentemente tasas de precisión más altas para identificar números de camisetas, validando su efectividad y aplicabilidad en escenarios del mundo real.

#Direcciones Futuras

Este trabajo abre la puerta a más mejoras en el reconocimiento de números de camisetas. Una posible mejora es refinar el modelo espacial para capturar mejor los detalles relevantes, incluso cuando el video puede ser ruidoso o el número de la camiseta difícil de ver.

Además, explorar cómo se puede aplicar este enfoque a otros deportes o diferentes configuraciones de video podría llevar a aplicaciones y beneficios más amplios para el análisis deportivo.

#Conclusión

En resumen, el método propuesto para el reconocimiento de números de camisetas utilizando la identificación de fotogramas clave aborda desafíos significativos enfrentados en el análisis del fútbol. Al centrarse en identificar fotogramas críticos y procesarlos de manera efectiva a través de una red espaciotemporal, el proyecto muestra un gran avance en la identificación automática de jugadores.

Con resultados prometedores y potencial para futuras mejoras, esta investigación contribuye al creciente campo de los análisis deportivos impulsados por visión, ayudando a equipos y emisoras a obtener una comprensión más profunda del rendimiento de los jugadores y la dinámica del juego.