Os pesquisadores fizeram um avanço importante no desenvolvimento de tecnologia para analisar automaticamente vídeos de jogos de hóquei usando inteligência artificial.

Engenheiros da Universidade de Waterloo combinaram duas técnicas de IA de aprendizado profundo existentes para identificar os jogadores por seus números de suéter com 90 por cento de precisão.

"Isso é significativo porque a única dica importante que você tem para identificar um jogador específico em um vídeo de hóquei é o número da camisa, "disse Kanav Vats, um Ph.D. estudante de engenharia de design de sistemas que conduziu o projeto. "Os jogadores de uma equipe parecem muito semelhantes por causa de seus capacetes e uniformes."

A identificação do jogador é um aspecto de um desafio complicado, pois os membros do Laboratório de Processamento de Visão e Imagem (VIP) em Waterloo trabalham com o parceiro da indústria Stathletes Inc. no software de IA para analisar o desempenho do jogador e produzir outras percepções baseadas em dados.

Os pesquisadores construíram um conjunto de dados de mais de 54, 000 imagens de jogos da National Hockey League - o maior conjunto de dados de seu tipo - e usado para treinar algoritmos de IA para reconhecer números de suéteres em novas imagens.

A precisão foi aumentada ao representar o número 12, por exemplo, como um número de dois dígitos e dois dígitos únicos, 1 e 2, coloque junto, uma abordagem conhecida no campo da IA ​​como aprendizado multitarefa.

"Usar diferentes representações para ensinar a mesma coisa pode melhorar o desempenho, "Vats disse." Nós combinamos uma representação holística e uma representação digitada com ótimos resultados. "

A equipe de pesquisa também está desenvolvendo IA para rastrear jogadores em vídeo, localize-os no gelo e reconheça o que estão fazendo, como dar um tiro ou checar um jogador adversário, para integração em um único sistema.

Análises detalhadas fizeram grandes avanços no hóquei e outros esportes nos últimos anos, mas muito do trabalho ainda é feito por pessoas assistindo a um vídeo transmitido e fazendo anotações.

"Como você pode imaginar, uma pessoa anotar manualmente o vídeo de um jogo de hóquei completo de três períodos levaria horas, "Vats disse." Os sistemas de aprendizado de máquina podem produzir dados de vídeos em questão de minutos. "

Embora eles tenham se concentrado até agora no hóquei, os pesquisadores esperam que sua tecnologia possa ser transferida com modificações para outros esportes coletivos, como futebol.

Vats colaborou no trabalho de identificação do jogador com seus supervisores de doutorado, Professores de engenharia de Waterloo David Clausi e John Zelek, e pós-doutorado Mehrnaz Fani.

Ele está agendado para apresentar um artigo, Aprendizagem multitarefa para reconhecimento do número da camisa no hóquei no gelo, no 4 ^º Workshop Internacional da ACM sobre Análise Multimídia em Esportes este mês.