利用时空数据对足球比赛中的传球进行分类
机器学习
2017-08-22 v1 计算几何
摘要
一个知识渊博的足球比赛观察者可以对比赛中球员之间的传球质量进行主观评价。我们研究构建一个自动化系统来对传球进行相同评价的问题。我们提出了一个模型，该模型使用基于计算几何方法的特征函数从时空比赛数据中构建数值预测变量，然后从预测变量的标记示例中学习分类函数。此外，分析学习到的分类器，以确定计算预测变量的算法的复杂度与变量对分类器的重要性之间是否存在关系。实验结果表明，我们能够生成一个分类器，在将传球分类为好、一般或差时准确率达到85.8%，并且使用复杂计算几何方法计算的预测变量对学习到的分类器具有中等重要性。最后，我们表明机器分类器和人类观察者之间在传球分类上的评分者间一致性与两个观察者之间的一致性程度相似。
引用
@article{arxiv.1407.5093,
title = {Classification of Passes in Football Matches using Spatiotemporal Data},
author = {Michael Horton and Joachim Gudmundsson and Sanjay Chawla and Joël Estephan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.5093},
year = {2017}
}
备注
10 pages