“4-4-2 存在吗？”——一种理解与分类单场比赛情形下足球球队阵型的分析方法
机器学习
2019-10-02 v1 人工智能
摘要
若选择正确的战术并良好预判对方球队行为，赢下足球比赛的机会可显著提升。因此，每家职业足球俱乐部都雇有比赛分析团队。然而，目前比赛表现分析为人工进行，因而极耗时。 Consequently，亟需自动化工具以支撑分析过程。在此背景下，主要任务之一是用 4-4-2 等模式概括球队阵型。本文中，我们引入一种分析方法，基于球员位置数据自动分类并可视化球队阵型。我们聚焦单场比赛情形而非完整半场或整场比赛，以提供更细致的分析。我们提供了依赖于球权与比赛片段时长的个体比赛情形的详细分析。为此，利用一种可视化摘要概括比赛片段中的球队阵型。我们开展了一项专家标注研究，表明 1) 该任务的复杂性以及 2) 单情形可视化对理解球队阵型的有用性。所提分类方法优于已有的阵型分类方法。特别地，我们的方法揭示了使用 4-4-2 等模式描述球队阵型的缺陷。
引用
@article{arxiv.1910.00412,
title = {"Does 4-4-2 exist?" -- An Analytics Approach to Understand and Classify Football Team Formations in Single Match Situations},
author = {Eric Müller-Budack and Jonas Theiner and Robert Rein and Ralph Ewerth},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.00412},
year = {2019}
}
备注
Accepted at MMSports 2019 (Workshop of ACM Multimedia 2019)