Detecção da Bola em
Vídeos de Futebol
Universidade Federal de Pernambuco
Centro de Informática
Computação Gráfica – Acompanhamento de Projeto
Luiz Felipe S. L. Guimarães
13 de julho de 2007
Proposta
 Reconhecimento da bola em movimento
através da análise de vídeos de futebol.
 Problemas:
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Oclusão
Sombras
Variação de tamanho e cor
Bola não focalizada (fora do campo)
Processamento em tempo real
Condensation
 Conditional Density Propagation
 Utilizado para detectar e contornar objetos em
movimento em ambientes “cheios”.
 Tenta identificar em uma imagem quais pixels
formam o contorno de um objeto.
 Não computa cada pixel. Pixels são escolhidos
randomicamente, apenas um subconjunto é
processado.
 Utiliza técnicas estatísticas.
Filtro de Kalman
 Filtro recursivo que estima o estado de
um sistema dinâmico a partir de uma
série de medidas.
 Obtém informações continuamente
atualizadas sobre a posição e velocidade
de um determinado objeto após uma
sequência de observações sobre sua
posição.
Filtro de Kalman
 É capaz de mostrar a localização do
objeto no passado, no presente ou no
futuro (por estimativa).
 Tem duas fases: predição e atualização:
 Predição: estima a localização atual
baseado na anterior.
 Atualização: Refina a localização prevista
observando o estado da localização atual.
Algoritmo Condensation: Exemplo 1
Algoritmo Condensation: Exemplo 2
Algoritmo Condensation: Exemplo 3
Algoritmo Condensation: Exemplo 4
Vídeo a ser utilizado
Cronograma
Maio
1ª
quinz.
Procura do vídeo a
ser utilizado
Estudo sobre
algoritmos
utilizados
(Condensation /
Filtro de Kalman)
Implementação
Apresentação do
andamento das
atividades
Testes e validação
Apresentação da
proposta final
Junho
2ª
quinz.
1ª
quinz.
Julho
2ª
quinz.
1ª
quinz.
Agosto
2ª
quinz.
1ª
quinz.
2ª
quinz.
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Referências
 The Condensation Algorithm,
http://www.robots.ox.ac.uk/~misard/condensation.html
 The Condensation Algorithm,
http://www.dcs.qmul.ac.uk/~hswh/report/node11.htm
 TONG, X & LIU, Q. An effective and fast soccer ball
detection and tracking method. In ICPR '04: Proceedings
of the Pattern Recognition (2004).
 ISARD, M & Blake, A. CONDENSATION - conditional
density propagation for visual tracking. Int. J. Computer
Vision.
 The Kalman Filter,
http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/