A inferência de estratégias ofensivas em esportes coletivos pode ser realizada a partir da análise dos padrões de jogo observados durante a disputa. Para que isso ocorra, há a necessidade da formalização de classes de comportamentos específicos para a modalidade de forma a discriminar perfis de jogo com base na identificação das ações mais recorrentes. No basquetebol as ações são encadeadas ao longo da posse de bola, sendo que os diferentes tipos de sequências de ações contêm características que os diferenciam e podem influenciar diretamente no desfecho do ataque. Nesse trabalho foi apresentada uma proposta contendo diferentes possibilidades de sequenciamento de dinâmicas ofensivas baseadas em um modelo teórico descrito na literatura. Os procedimentos de validação do sequenciamento de dinâmicas ofensivas e os testes de reprodutibilidade e objetividade realizados junto a técnicos de basquetebol apresentaram valores elevados demonstrando a consistência dos critérios para a elaboração de 27 tipos de concatenações dependentes (Qui-quadrado >0,78). Além disso, a estrutura desenvolvida foi concluída através da aplicação do constructo a jogos de basquetebol da liga profissional Americana (NBA) (28 partidas, dentre as quais 10 partidas do confronto entre Spurs x Thunder, 10 partidas referentes ao confronto entre Heat e Pacers e 8 partidas da disputa envolvendo Heat e Spurs, sendo analisados ambos os ataques em cada confronto, válidos pela temporada regular e na fase de playoffs). Os resultados gerados a partir da análise foram apresentados através de árvores de decisão e grafos de modo a facilitar a visualização dos comportamentos identificados. A árvore de decisão apresentou as ações na sequência exata em que ocorreram nas posses de bola, enquanto os grafos mostraram os encadeamentos mais recorrentes entre duas dinâmicas ofensivas. Assim ambas as técnicas se mostraram complementares e auxiliaram na observação e análise dos perfis de jogo de cada equipe e na realização de inferências acerca de sua estratégia ofensiva. A formalização dos tipos de sequenciamento de ações ofensivas pode auxiliar treinadores e profissionais do basquetebol no desenho de estratégias, análise dos padrões de suas equipes e adversários e estruturação de sessões de treinamento que considerem os comportamentos ofensivos de modo dinâmico e contextualizado dentro de um encadeamento lógico de ações de jogo / The inference of offensive strategy in team sports can be performed through the analysis of game patterns observed during the games. To achieve such a goal, formal classes of behavior have to be developed for each sport to discriminate the most recurrent offensive actions. In basketball, the game actions are usually linked along a ball possession and different types of sequences of actions contain features that differentiate then and can directly influence the offense outcome. In this study a proposal containing different possibilities of offensive dynamic sequencing based on a theoretical model described in the literature was presented. Validation procedures of sequencing offensive dynamics and reliability and objectivity tests performed with basketball coaches presented high score demonstrating the consistency of the developed criteria and resulting in the creation of 27 types of dependent concatenations (Chi-square >0,78). In addition, the developed structure was completed by applying the construct in professional basketball games of National Basketball Association (NBA) (28 games, of which 10 matches related to the dispute between Spurs vs Thunder, 10 matches between Heat and Pacers and 8 matches from the dispute involving Heat and Spurs, being analyzed both attacks on each match, valid for regular season and playoffs). The results from the data analysis were presented by decision trees and graphs to facilitate the visualization of the identified behaviors. Decision trees presented the offensive actions in the exact sequence in which they occurred in ball possessions while the graphs showed the most recurrent concatenation between two offensive dynamics. Both techniques showed to be complementary and allowed the observation and analysis of game profiles of each team and to make inferences about offensive strategy. The formalization of types os sequencing of offensive actions can help coaches and basketball professionals to design game strategies, to analyse offensive patterns from their teams and the opponets and to structuring sessions of practice that consider offensive behaviors in a dynamic view and contextualized within a logical sequence of game actions

A inferência de estratégias ofensivas em esportes coletivos pode ser realizada a partir da análise dos padrões de jogo observados durante a disputa. Para que isso ocorra, há a necessidade da formalização de classes de comportamentos específicos para a modalidade de forma a discriminar perfis de jogo com base na identificação das ações mais recorrentes. No basquetebol as ações são encadeadas ao longo da posse de bola, sendo que os diferentes tipos de sequências de ações contêm características que os diferenciam e podem influenciar diretamente no desfecho do ataque. Nesse trabalho foi apresentada uma proposta contendo diferentes possibilidades de sequenciamento de dinâmicas ofensivas baseadas em um modelo teórico descrito na literatura. Os procedimentos de validação do sequenciamento de dinâmicas ofensivas e os testes de reprodutibilidade e objetividade realizados junto a técnicos de basquetebol apresentaram valores elevados demonstrando a consistência dos critérios para a elaboração de 27 tipos de concatenações dependentes (Qui-quadrado >0,78). Além disso, a estrutura desenvolvida foi concluída através da aplicação do constructo a jogos de basquetebol da liga profissional Americana (NBA) (28 partidas, dentre as quais 10 partidas do confronto entre Spurs x Thunder, 10 partidas referentes ao confronto entre Heat e Pacers e 8 partidas da disputa envolvendo Heat e Spurs, sendo analisados ambos os ataques em cada confronto, válidos pela temporada regular e na fase de playoffs). Os resultados gerados a partir da análise foram apresentados através de árvores de decisão e grafos de modo a facilitar a visualização dos comportamentos identificados. A árvore de decisão apresentou as ações na sequência exata em que ocorreram nas posses de bola, enquanto os grafos mostraram os encadeamentos mais recorrentes entre duas dinâmicas ofensivas. Assim ambas as técnicas se mostraram complementares e auxiliaram na observação e análise dos perfis de jogo de cada equipe e na realização de inferências acerca de sua estratégia ofensiva. A formalização dos tipos de sequenciamento de ações ofensivas pode auxiliar treinadores e profissionais do basquetebol no desenho de estratégias, análise dos padrões de suas equipes e adversários e estruturação de sessões de treinamento que considerem os comportamentos ofensivos de modo dinâmico e contextualizado dentro de um encadeamento lógico de ações de jogo / The inference of offensive strategy in team sports can be performed through the analysis of game patterns observed during the games. To achieve such a goal, formal classes of behavior have to be developed for each sport to discriminate the most recurrent offensive actions. In basketball, the game actions are usually linked along a ball possession and different types of sequences of actions contain features that differentiate then and can directly influence the offense outcome. In this study a proposal containing different possibilities of offensive dynamic sequencing based on a theoretical model described in the literature was presented. Validation procedures of sequencing offensive dynamics and reliability and objectivity tests performed with basketball coaches presented high score demonstrating the consistency of the developed criteria and resulting in the creation of 27 types of dependent concatenations (Chi-square >0,78). In addition, the developed structure was completed by applying the construct in professional basketball games of National Basketball Association (NBA) (28 games, of which 10 matches related to the dispute between Spurs vs Thunder, 10 matches between Heat and Pacers and 8 matches from the dispute involving Heat and Spurs, being analyzed both attacks on each match, valid for regular season and playoffs). The results from the data analysis were presented by decision trees and graphs to facilitate the visualization of the identified behaviors. Decision trees presented the offensive actions in the exact sequence in which they occurred in ball possessions while the graphs showed the most recurrent concatenation between two offensive dynamics. Both techniques showed to be complementary and allowed the observation and analysis of game profiles of each team and to make inferences about offensive strategy. The formalization of types os sequencing of offensive actions can help coaches and basketball professionals to design game strategies, to analyse offensive patterns from their teams and the opponets and to structuring sessions of practice that consider offensive behaviors in a dynamic view and contextualized within a logical sequence of game actions

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ruan Josemberg Silva Belem.pdf: 270710 bytes, checksum: 6becb4184530c335870aefc5042c2116 (MD5) Previous issue date: 2006-05-12 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / The World Wide Web is a huge source of diverse information, including offensive material such as pornography related content. This poses the problem of automatcally detecting offensive content as a way to avoid unauthorised access, for instance, by children or by employees during working hours. Although this sort of information is published in many forms, including text, sound and video, images are the most common form of publication of offensive content on the Web. Detecting offensive images can be considered as a classification problem. Given that images are part of Web pages, textual information can be used as important evidence along with the content extracted from images, such as colour, texture and shapes. This dissertation proposes two distinct approaches for automatic detection of offensive images on the Web. The first is based on image content, specifically colour. The second approach is based on textual terms extracted from the Web page that present the images. After evidence extraction the classification is performed using the SVM technique, based on a collection of 1000 offensive images and 1000 non-offensive images for training. Experiments carried out have shown that both approaches are effective, although they rely on simple algorithms for extracting evidences related to the images. / A World Wide Web (Web) é uma fonte de informação com grande quantidade e diversidade de conteúdo, incluindo material de caráter ofensivo relacionado á pornografia. Diante deste cenário, existe a necessidade de detectar tal conteúdo ofensivo de maneira a evitar que o mesmo seja indevidamente acessado por crianças ou por funcionários de empresas, onde o acesso a este tipo de conteúdo geralmente não é permitido. Embora este tipo de informação possa estar presente na Web em forma de texto, vídeo ou sons, grande parte deste conteúdo está disponibilizado na forma de imagens. O problema de identificação de imagens ofensivas pode ser visto como um problema de classificação. Como as imagens em questão estão inseridas em páginas web, além das informações que podem ser extraídas da própria imagem, também têm-se as informações textuais encontradas nas páginas que possuem as imagens. Aptos a extração de evidências a classificação é realizada usando-se um classificador baseado em SVM treinado com uma coleção de 1000 imagens ofensivas e 1000 imagens não-ofensivas. Este trabalho apresenta duas abordagens diferentes para detecção de imagens ofensivas na Web: a primeira, baseada no conteúdo da imagem e a segunda, baseada em evidências textuais extraídas das páginas web onde se encontram as imagens. Ambas as abordagens se mostraram efiazes na detecção de imagens ofensivas, apesar de utilizarem algoritmos simples para a extração de informações relacionadas às imagens.