サッカーの審判を自動化する：VARSシステム

ビデオアシスタントレフェリー（VAR）システムは、サッカーのゲームプレイを変えたんだ。レフェリーが試合の重要な瞬間を見直せるようになったからね。この技術の目的は、レフェリーがより良い決定を下せるようにして、公平性を確保すること。でも、多くの国ではVAR技術を導入する余裕がなく、プロリーグだけが恩恵を受けてる。

この問題に対処するために、私たちはビデオアシスタントレフェリーシステム（VaRs）を提案するよ。これは、サッカーにおける意思決定プロセスを自動化できるんだ。VARSは、高度なビデオ分析技術を使って、レフェリーにリアルタイムでフィードバックを提供し、試合の結果に影響を与えるようなより良い決定を下せるようにするんだ。

#現在のレフェリーシステムの課題

VARは良い意図を持っているけど、ファンにとってはフラストレーションの元になってる。異なる試合のレフェリーが似たような状況でも一貫性のない判断を下すことがあるし、技術コストが高くて、世界中にレフェリーが不足しているから、下部リーグではVARを使うのが難しい。私たちの目標は、ファウルを自動的に認識して、レフェリーに適切な行動を提案するVARSを開発することなんだ。

#新しいデータセットの作成

VARSを検証するために、サッカーのファウルの映像を複数のカメラアングルから集めた「SoccerNet-MVFoul」という新しいデータセットを作成したよ。このデータセットには、各ファウルの種類や重大度を含む詳細な情報が、経験豊富なレフェリーによって注釈されてる。このデータセットを使って、VARSがファウルをどれだけうまく認識できるかをベンチマークできるんだ。

#VARSシステム

VARSは、複数のカメラビューを使ってフィールド上のアクションを分析する。アクションがファウルかどうかを分類して、タックルや押し合いなどのファウルの種類や、イエローカードやレッドカードを出すべきかを判断するんだ。

このシステムは、試合から特徴を抽出するためにさまざまなビデオクリップを処理する。これらの特徴を分析して、さまざまな種類のファウルを認識して、その重大度を評価する。

#レフェリー技術の進化

ここ数年、サッカーのレフェリー技術は大きく進化してきた。昔はレフェリーが自分の判断に頼っていて、コミュニケーションはボディランゲージやアイコンタクトで行われていた。無線ヘッドセットの導入で、試合中のコミュニケーションが改善されたんだ。

ゴールラインテクノロジーのようなより高度なシステムも導入されて、ゴールが有効かどうかを確認できるようになった。このシステムは、ボールがゴールラインを完全に越えたかどうかを判断するために、センサーとカメラの組み合わせを使用する。

国際サッカー評議会（IFAB）も、試合の重要な瞬間でのミスを最小限に抑えるために、ビデオアシスタントレフェリー（VAR）のような追加のレフェリーの使用を承認している。最近では、2022年のワールドカップで半自動オフサイド技術が使用されて、レフェリーが迅速かつ正確にオフサイドの判定を下せるようになった。この流れは、サッカーのレフェリー制度におけるより自動化されたシステムへの移行を示している。

#VARSが必要な理由

技術の進歩にもかかわらず、VARにはまだ重大な問題がある。各試合には異なるVARがいて、判断が一貫しない。それに加えて、VARを実装するための財政的負担が、トップリーグだけにその使用を制限し、アマチュアリーグにはこのサポートがない。

さらに、世界中でレフェリーが不足していて、下部リーグでVARを使うのが難しい。VARSは意思決定プロセスを自動化することで、サッカーの試合でより公平な結果を確保する手助けができるかもしれない。

#データ収集と注釈

私たちは、三シーズンにわたるさまざまなサッカーの試合から「SoccerNet-MVFoul」という新しいデータセットを集めた。このデータセットには、ファウル行為の複数のカメラビューが含まれている。それぞれのアクションには、レフェリーの視点に基づいた特徴の説明が付いてる。

データを集めるために、特定のプロセスに従ったよ。放送映像から関連するクリップを抽出して、時間的に整列させ、詳細なプロパティを注釈付けして、各ファウルアクションの包括的な概要を確保したんだ。

#ファウルの種類とその重大度

VARSシステムは、ファウルをいくつかのクラスに分類する。いくつかの例は次の通り：

• タックル: プレイヤーが相手に向かって滑り込んでボールを奪う。
• スタンディングタックル: プレイヤーが滑らずに相手に近づく。
• ホールディング: プレイヤーが相手の動きを制限する。
• プッシング: プレイヤーが体を使って相手を押す。
• チャレンジ: 相手に対する身体的チャレンジ。

ファウルを分類するだけでなく、VARSはファウルの重大度も判断する。つまり、カードが必要かどうかを評価するんだ。これは、行動を不注意、無謀、または暴力的として評価することを含む。

#システム設計と運用

VARSは、異なるアングルから同じアクションを示す複数のビデオストリームを分析する。システムは、これらのビデオから有意義な特徴を抽出するためにビデオエンコーダーを使用する。それらの特徴を集約して、ファウルの分類に役立つ単一の表現を作成するんだ。

このシステムは、ファウルの種類を特定し、その重大度を評価するという二つの主要なタスクを同時に実行するように設計されている。モデルのトレーニングは、両方のタスクから共有される特徴を活用して、全体のパフォーマンスを向上させることを確実にする。

#実験設定

VARSは、ファウルの前後のフレームを含む事前定義された長さのクリップを使ってテストされている。さまざまなエンコーダーがこれらのクリップから特徴を抽出するために使用されていて、それぞれが空間的および時間的ダイナミクスをキャッチするように訓練されている。分類器は、予測と実際の結果との間の不一致を最小限に抑えるようにトレーニングされている。

VARSのパフォーマンス評価は、システムがアクションを正しく分類できるかどうかを測る精度のメトリックに基づいている。

#主な結果

結果は、VARSが異なる種類のファウルを認識するのにうまく機能していることを示してる。システムは、古い方法と比べて高度な特徴エンコーダーを使用したときに、かなりの改善を示した。

同じアクションの複数のビューを分類する能力はそのパフォーマンスを向上させていて、さまざまな視点を使用することでより正確な結果が得られることを示してる。

#マルチビュー分析の利点

複数の視点を使用することは、VARSの重要な側面だ。これは、アクションについてのより多くの情報を集めることを可能にして、ファウルやその重大度のより良い分類につながる。

ライブアクションのビューとリプレイを組み合わせることで、単一のビューに頼るよりも精度が向上することがある。質の低いビューでも、異なるアングルを提供することで理解を深める助けになるんだ。

#時間的文脈とその重要性

分析に使用されるフレームのタイミングは非常に重要。VARSは、ファウルの瞬間の周辺のフレームを調べて、最も関連する情報をキャッチする。テストでは、重要でないフレームを多く含めるとパフォーマンスが低下することが示されていて、それらは正確な分類に必要な重要なデータを希薄化する可能性がある。

時間的文脈の量をバランスよく保つことで、VARSは効果的に機能し、予測を改善できる。

#クラスごとのパフォーマンス分析

VARSのパフォーマンスは、異なるファウルのクラスによって変わる。一部のクラスは「タックル」のようにうまく分類されるけど、「チャレンジ」のような他のクラスは、他のクラスとの類似性が原因でより多くの課題を呈する。

オフェンスと重大度の分類に関して、隣接するクラスの間で混乱が生じることがある。モデルがファウルを「オフェンス + イエローカード」と分類すべきところを「オフェンス + ノーカード」と間違えることもあって、視覚的な類似性がこれらのエラーを引き起こしているんだ。

こうした課題にもかかわらず、VARSは有望な結果を示している。データから継続的に学びながら、アクションを高い精度で分類できるんだ。

#結論

VARSは、サッカーのレフェリーにとって大きな前進を示している。これは、自動化されたシステムを導入して、ゲームのすべてのレベルで公平性とより良い意思決定を確保するもの。SoccerNet-MVFoulデータセットのサポートを受けて、VARSは複数のカメラビューを処理することでファウルの特徴を効率的に認識できるようになる。

サッカーが進化し続ける中で、VARSのようなシステムは、スポーツの整合性を高め、プレイヤーやファンにとってより信頼できるものにするための重要な役割を果たすだろう。このような技術の発展は、サッカーの公正さと正確さの新たな基準を引き上げ、オフィシャルの役割に実際に変化をもたらすことが期待されているんだ。