使用 VisCommentator 增强体育视频
人机交互
2024-05-14 v3 图形学
摘要
在体育视频中可视化数据在体育分析中正日益受到关注，因其能够以引人入胜的方式传达见解并阐释球员策略。然而，用此类数据可视化增强体育视频具有挑战性，尤其对体育分析师而言，因为这需要相当的视频编辑专业知识。为简化创作过程，我们提出了一个设计空间，从元素级（组成部分是什么）和片段级（这些组成部分如何组织）对增强型体育视频进行刻画。为此，我们系统回顾了从电视频道、球队和联赛收集的 233 个增强型体育视频实例。该设计空间指导针对不同目的的数据见解与可视化的选择。受该设计空间及与领域专家密切合作的启发，我们设计了快速原型工具 VisCommentator，通过利用基于机器学习的数据提取器和基于设计空间的可视化推荐，简化增强型乒乓球视频的创作。借助 VisCommentator，体育分析师可通过选择要可视化的数据来创建增强视频，而无需手动绘制图形标记。一旦底层数据集与模型可用，我们的系统可推广至其他球拍类运动（如网球、羽毛球）。一项有七位领域专家参与的用户研究表明，他们对本系统满意度高，确认参与者能在短时间内复现增强型体育视频，并为未来改进与机遇提供了深刻启示。
引用
@article{arxiv.2306.13491,
title = {Augmenting Sports Videos with VisCommentator},
author = {Chen Zhu-Tian and Shuainan Ye and Xiangtong Chu and Haijun Xia and Hui Zhang and Huamin Qu and Yingcai Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13491},
year = {2024}
}