Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Voronoi Analysis of a Soccer Game
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Sports AI
June 08, 2020
Research
200
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Voronoi Analysis of a Soccer Game
Sports AI
June 08, 2020
More Decks by Sports AI
See All by Sports AI
Using Player’s Body-Orientation to Model Pass Feasibility in Soccer
sportsai
0
63
How to VizSki: Visualizing Captured Skier Motion in a VR Ski Training Simulator
sportsai
0
140
Explaining the Unique Nature of Individual Gait Patterns with Deep Learning
sportsai
1
770
DeepBall: Deep Neural-Network Ball Detector
sportsai
0
240
Valuing On-the-Ball Actions in Soccer: A Critical Comparison of xT and VAEP
sportsai
1
190
【論文解説】TTNet: Real-time temporal and spatial video analysis of table tennis
sportsai
1
470
Other Decks in Research
See All in Research
人間中心の意思決定支援AI
yukinobaba
PRO
7
4.2k
The Conductor Pattern -Multi-Granularity Feedback for Creative Agents-
shibuiwilliam
2
110
進化?迷走?CasualConc ファミリーアプリの現在地 @ 英語コーパス学会 2026
casualconc
0
140
学術バーQ AI研究最前線:自己教師あり学習による画像モデルの事前学習
naok615
0
160
ふとした出会いで生まれたSkillが、 社内利用1位になるまで
mikimhk
22
25k
Être éleveur dans un monde en transition : Comprendre les changements pour mieux les accompagner
institutdelelevage
PRO
0
130
Easy to Guess, Hard to Verify: Lessons from AIMO 3 for Olympiad-Level AI Mathematics
corochann
0
130
高性能計算機クラスタを用いた大規模点群処理による森林の単木抽出と構造解析
kentaitakura
1
150
Adapter les bergeries aux fortes chaleurs
institutdelelevage
PRO
0
140
視覚若手の会LENSって何??
mickey_0226
0
350
ros2-perf-multihost: 分散システムにおける客観的なアーキテクチャ評価フレームワーク
takasehideki
0
290
MIRU2026 チュートリアル講演2:三次元データ処理の動向
nnchiba
8
5.3k
Featured
See All Featured
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.6k
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
460
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
450
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
800
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.4k
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
880
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
7k
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
2
1.8k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
12k
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.4k
Abbi's Birthday
coloredviolet
4
10k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.2k
Transcript
Atom Scott Voronoi Analysis of a Soccer Game Kim, S.
(2004). Voronoi Analysis of a Soccer Game Nonlinear Analysis: Modelling and Control 9(3), 233-240. https://dx.doi.org/10.15388/na.2004.9.3.15154 【Sports AI 論文解説】 by スコットアトム
Atom Scott どんなもの? ボロノイ多角形はサッカーPCゲームを分析するときに役立つのか というリサーチクエスチョンに対し, • 得点するときにはボロノイ面積を増やす場合が多い • 選手・チームが強い場合は,平均値よりもボロノイ面積が大きい場合がある •
ゾーンディフェンスは余剰ボロノイ面積が小さく、マンツーマンディフェン スは余剰ボロノイ面積の変動が大きい。
Atom Scott 背景 / Voronoi cell analysis 点の集合Pの各点について, 他の点との間にあるすべての中間点を囲む境界を描く
Atom Scott 背景 / Voronoi cell analysis (gif)
Atom Scott データ / 収集 FIFA2003の1試合における チームレーダーを切り取り,画像処理を 用いて選手位置を取得 フレーム数:5979 得点数:4
Atom Scott データ / 分析① ボロノイ領域と頂点数 ボロノイ領域: 集合Pの点p i に一番近い領域を p
i のボロノイ領域と呼ぶ ボロノイ境界: ボロノイ領域の境界を ボロノイ境界と呼ぶ ボロノイ頂点: 各々のボロノイ境界の交点を ボロノイ点と呼び, ここでは,p i に隣接する 点をp i のボロノイ領域と呼ぶ
Atom Scott データ / 分析① / 結果 ボロノイ領域と頂点数 一般的に, • GKの領域が大きい
• ボールの領域が小さい • ランダムに点をおいたときの頂点 数(=6)に近い • 外側のボロノイ多角形は内側のボ ロノイ多角形よりも面積が大きい
Atom Scott データ / 分析② 優勢領域と優勢領域比 優勢領域: 各チームのボロノイ領域の合計 チームSの優勢領域 チームFの優勢領域 優勢領域比:
各チームの優勢領域の比
Atom Scott データ / 分析② / 結果 優勢領域と優勢領域比 Team S の得点時間:
t = 325 Team F の得点時間: t = 812, 2358, 3698, 4012 Team S は試合開始から得点まで,高い 優勢領域比を出していた. Team Fの得点にはカウンターなども含 まれていたため,優勢領域比は高い= ゴールが決まりやすいとは言えない.
Atom Scott データ / 分析③ 余剰面積の分析 各選手の貢献度を より具体的に見るために、 t = 1〜1592の
選手の平均面積の値 (Averaged) ー 選手の開始地点の面積 (Reference) = 余剰ボロノイ面積 (Excess area) を計算 平均ボロノイ図 開始ボロノイ図
Atom Scott データ / 分析③ / 結果 余剰面積の分析 1. Team
SのGKの余剰面積はTeam Fの余剰面積 よりも大きいので,Team Sの優勢領域比が 大きいと推論できる. 2. Team Sの左側のメンバーは正の余剰面積を 持ち、右のメンバーは負の余剰面積を持つこ とから、F チームは左の攻撃ルートを取るこ とが多いと推論できる. 3. Team Fの左側のメンバーは負の余剰面積を 持つことから,サイドから攻め込まれている ことが分かる. 4. Team Sの攻撃メンバーの余剰面積は、 Team Fの攻撃メンバーの余剰面積よりも大 きいので、この時間帯ではTeamSが攻撃を 支配している.
Atom Scott まとめ ボロノイ分割法をもちいて, • ボロノイ領域と頂点数 • 優勢領域と優勢領域比 • 余剰面積
といったボロノイ特徴量をみることで サッカーの試合を分析(=ボロノイ特徴量で試合の状況を説明) することができた.