Modélisation et annotation des évènements : Application au domaine du soccer (Offside Detection)

Abstract

L’annotation des vidéos a été étudiée pendant pendant une longue période et étendue à une grande variété de domaines, parmi-eux le domaine du football. Détecter des objets afin de reconnaître des événements dans des vidéos de matchs de football est une tâche difficile, cela a conduit à la création de nouveaux instruments numériques qui soutiennent l’apprentissage et le développement des compétences pour facilité cette tache. Les chercheurs ont récemment testé de nouvelles techniques d’annota tion des vidéos de football et enregistré un haut degré de précision via l’application des techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Notre ob jectif est de réaliser un état de l’art pour expliquer ces différentes techniques et leurs avantages, et ce qu’elles ont montré dans ce domaine.***

Video annotation has been studied for a long time and extended to a wide variety of fields, among them football. Detecting objects in order to recognize events in videos of football matches is a difficult task, it has led to the creation of new digital instruments that support learning and skill development to facilitate this task. Re searchers recently tested new football video annotation techniques and recorded a high degree of accuracy through the application of machine learning and deep lear ning techniques. Our goal is to achieve a state of the art to explain these different techniques and their advantages, and what they have shown in this area.