En este artículo se presenta una metodología innovadora para predecir un tiro penal
en fútbol basado en la estimación de postura del jugador que ejecuta el disparo
haciendo uso de dos herramientas de visión computacional como segmentación
semántica en videos y la estimación de postura 3D mediante los métodos TAM y
MMPose, respectivamente. Para ello, se construyó un corpus de videos de tiros
penales y se han entrenado modelos de aprendizaje profundo para predecir la región
del arco a la cual llegará el disparo.
Los resultados muestran que el modelo llamado CNN 3D logra una mejor precisión
con respecto a los otros modelos entrenados. Además, se ha medido la influencia de
distintas partes del cuerpo con respecto a la tarea de predicción, mostrando que las
piernas son las partes más influyentes. Por último, implementamos una herramienta
web para el entrenamiento de porteros y jugadores de fútbol en tiros penales,
ofreciendo de esta manera posibles mejoras en las tácticas de un disparo de tiro penal
mediante el uso de la visión computacional. / This paper presents an innovative methodology for predicting a penalty kick in football
based on the kicker’s pose estimation using two computer vision tools, such as
semantic segmentation in videos and 3D pose estimation using the TAM and MMPose
methods, respectively. For this purpose, a corpus of penalty kick videos was built and
deep learning models were trained to predict the region of the goal where the kick
should arrive.
The results show that the CNN 3D model achieves better accuracy than the other
trained models. Furthermore, the influence of different body parts on the prediction
task was measured, showing that the legs are the most influential parts. Finally, we
implemented a web-based tool to train goalkeepers and footballers in penalty kicks.
This offers potential improvements in penalty kick tactics using computer vision.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/28112 |
| Date | 24 June 2024 |
| Creators | Mauricio Salazar, Josue Angel |
| Contributors | Alatrista Salas, Hugo |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess |
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