A journey of computer vision in sports: from tracking to orientation-base metrics

Abstract

Although tracking data have completely revolutionized the whole data science paradigm in sports competitions with the largest economic resources, its use in a European context is still unexplored. In this thesis, three tracking-related contributions are presented in the sports domain. First, the creation of vision-based basketball multi-tracking methods is studied from a single-camera perspective, which could be useful for clubs with low resources or for the recovery of vintage games’ tracking. Then, tracking data in the soccer domain is enriched by adding a novel layer of information: player body-orientation, thus complementing 2D location data, which falls short in some scenarios. Finally, the effect of proper orientation is detailed in the most common soccer action: passes. By building passing computational models that express which is the safest pass at a given time, the relevance of orientation is contextualized, hence proving that it is indeed a vital skill for soccer players.

Tot i que les dades de seguiment han revolucionat el paradigma de la ciència de dades esportiva dins les competicions amb més recursos, el seu ús en un context europeu és encara una incògnita. En aquesta tesi, presentem tres contribucions dins d’aquest camp. Primer s’ha estudiat, a través de la visió per computador, la creació de sistemes de seguiment de jugadors/es de bàsquet utilitzant una sola càmera, el que podria servir per equips amb pocs recursos o per recuperar dades de partits antics. A més, donat que la manca de context és la principal limitació de les dades posicionals, la segona proposta en presenta l’enriquiment amb una nova capa d’informació: l’orientació corporal de jugadors/ es de futbol. Finalment, s’ha analitzat l’impacte de l’orientació mitjançant la creació de models computacionals de passades, els quals esbrinen quina és la passada més viable i demostren que l’orientació és una capacitat clau per als jugadors/es.