KTH多视图足球数据集

数据集介绍

该数据集为带有注释关节的足球运动员图像，可用于多视图重建。数据集包括：

1. 771张足球运动员的照片
2. 在 257 个时间实例中从 3 个视图中获取的图像
3. 14 个带注释的身体关节

If you want to use this dataset please cite:

唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记32探索性数据分析-足球赛事数据集数据包含球员和裁判的信息，2012-2013年的比赛数据，总共设计球员2053名，裁判3147名，特征列表如下：...

基于轨迹数据分析的工作主要关注比赛视频的可视分析、时空轨迹的可视分析、比赛阵形的可视分析等。轨迹数据是足球比赛中最细粒度的数据，因此吸引了众多研究人员的关注。其中，比赛视频的可视分析主要采用视频剪辑和视频增强等方法对球员轨迹的相关数据进行直观的展示。时空轨迹可视分析的工作较多，主要包括轨迹的筛选和聚合，以及后续的可视化。足球比赛中的阵形可以表示球队采取的高级战术。通过对比赛过程中阵形的变化进行分析，可以了解战术的变化规律。

3.3.1 足球比赛视频的可视分析

足球数据分析师通常通过比赛视频对球队进行分析。因此，将可视分析技术与比赛视频结合起来，能够帮助足球分析师更好地从比赛视频中得到有价值的结论。Stein M等人提出了Director’s Cut，研究了如何恰当地转换和可视化地表示足球比赛视频数据，从而帮助足球分析师检测到关键的比赛模式，并进一步评估单个球员或多个球员。Director’s Cut支持视频分析师利用可视分析方法和半自动技术分析足球比赛。该系统通过一个可调整的基于规则的选择引擎来加速对特定情况的过滤，减少了数据分析师的工作量。系统首先产生带有自动标注的视频剪辑，视频分析师可以进一步编辑这些标注结果。系统提供了有效的自动标注方法，以启发式、主题相关方式，解决足球比赛分析的3个基本问题（交互空间、自由空间、传球选择），与基于规则的标注一起，增强并加快了手动交互式分析和标注过程。

Stein M等人提出了一种通过将可视化图标绘制在比赛视频中的方法Bring it to the Pitch，在团队运动分析领域提供了有效的可视分析手段。该工作实现了一种计算机视觉技术，能从比赛视频中提取球员位置，捕捉球员运动数据，并将球员位置映射到二维平面上。该工作进一步设计了定制的可视化图标，并根据比赛分析师的需求将图标绘制到原视频中。通过系统提供的视频增强方法，数据分析师能够采用熟悉的分析方法进行分析，提高了分析效率。系统的工作流程如图8所示。其中图8中的（A）为球员按帧检测的结果，（B）为从原视频中提取变换后的全景视频，（C）为球员在全景视频中的投影，（D）为球员在平面上的投影，（E）为原视频增强后的结果。