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Faculté des Sciences appliquées
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Mémoire
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Automatic identification of football players based on game video sequences for the production of metadata

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Michel, Tom ULiège
Promoteur(s) : Wehenkel, Louis ULiège ; Van Droogenbroeck, Marc ULiège
Date de soutenance : 26-jui-2017/27-jui-2017 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/2550
Détails
Titre : Automatic identification of football players based on game video sequences for the production of metadata
Titre traduit : [fr] Identification automatique de joueurs de football basée sur des séquences vidéo de match pour la production de métadonnées
Auteur : Michel, Tom ULiège
Date de soutenance  : 26-jui-2017/27-jui-2017
Promoteur(s) : Wehenkel, Louis ULiège
Van Droogenbroeck, Marc ULiège
Membre(s) du jury : Geurts, Pierre ULiège
Barnich, Olivier 
Langue : Anglais
Nombre de pages : 133
Mots-clés : [en] Football
[en] Deep learning
[en] Machine learning
[en] Computer vision
[en] Player identification
Discipline(s) : Ingénierie, informatique & technologie > Ingénierie électrique & électronique
Organisme(s) subsidiant(s) : EVS Broadcast Equipment
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Diplôme : Master en ingénieur civil électricien, à finalité spécialisée en "electrical engineering"
Faculté : Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées

Résumé

[en] For the broadcast of live football games, a lot of people are required: the director chooses at any time the most interesting camera to show on TV while the so-called loggers encode the statistics of the match. More and more, we try to help those people by automating their tasks. To do so, artificial intelligence methods must be developed for computers to understand what happens on the pitch. In order to achieve this goal, many subproblems must be solved separately. Automatic identification of players is one of them. This master thesis tries to handle this specific problem by focusing on the players numbers. The whole work is separated into 3 main parts: player detection, digit detection and digit recognition. Those different tasks are tackled with the help of computer vision and deep learning techniques. In particular, a segmentation semantic method is implemented. This allows us to know whether a pixel in the image belongs to a player or a digit with an accuracy higher than 98%. Digit recognition also obtains very promising performances. On the whole, this master thesis offers an array of techniques for each individual task. With more training data, those techniques would give robust models that could be applied to any football game.


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Document(s)

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Access Master thesis report - Tom MICHEL.pdf
Description: -
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Annexe(s)

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Description: Folder containing the source code developed in this master thesis.
Taille: 56.22 kB
Format: Unknown
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Description: Folder containing some videos of the main results of this master thesis.
Taille: 78.37 MB
Format: Unknown
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Description: One page summary with illustrations.
Taille: 1.75 MB
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Auteur

  • Michel, Tom ULiège Université de Liège > Master ingé. civ. électr., à fin.

Promoteur(s)

Membre(s) du jury

  • Geurts, Pierre ULiège Université de Liège - ULg > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Algorith. des syst. en interaction avec le monde physique
    ORBi Voir ses publications sur ORBi
  • Barnich, Olivier EVS, rue Bois Saint Jean 13, 4102 SERAING
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