26 jan
09:00 Defesa de Mestrado Sala 53 do IC2
Tema
Análise de Dados Espaço-temporais Baseada em Grafos para Classificação de Dificuldade de Passe no Futebol
Aluno
Maisa Silva
Orientador / Docente
Ricardo da Silva Torres - Coorientador: Allan da Silva Pinto
Breve resumo
O futebol, um dos esportes mais populares do mundo, movimenta bilhões de dólares anualmente. A recente disponibilidade de equipamentos para coleta e análise de dados de partidas de futebol possibilitou a aplicação de modelos matemáticos. Esses modelos permitem representar e compreender como a dinâmica de jogadores e times influencia nos eventos e resultados das partidas. Diversas pesquisas têm aplicado modelos matemáticos para descrever os padrões das partidas de futebol, avaliar seus componentes e fornecer informações cruciais para a tomada de decisão de técnicos e equipes, tanto para planejar estratégias para partidas quanto procedimentos para treino. Um dos eventos mais comuns em uma partida de futebol é o passe, que consiste na transmissão da bola de um jogador para outro. Muitas métricas são estudadas em relação ao passe, como a frequência entre dois jogadores, o número de passes bem-sucedidos, a precisão do passe, entre outras. No entanto, a dificuldade do passe ainda é um tema pouco explorado na literatura científica. Nosso estudo apresenta uma abordagem para caracterizar passes em diferentes graus de dificuldade: fácil, médio e difícil. Avaliamos quais representações adotadas pelos elementos do grafo (vértices, arestas e métricas) são mais adequadas para a modelagem do problema. Em seguida, comparamos o impacto de um maior detalhamento temporal no desempenho da classificação do passe. Por fim, avaliamos se a fusão de vetores de características influencia no desempenho da classificação do passe. Os resultados mais destacados incluem a constatação de que grafos contendo apenas o time que possui a posse da bola não são uma boa representação para o problema. Além disso, a melhor representação de grafos para resolução temporal binária apresenta arestas para jogadores a até 5 metros de distância, com o grau sendo a melhor medida de rede complexa. Nesse caso, a acurácia balanceada atingiu 61%. Para a avaliação multilevel, a melhor resolução temporal foi de 20 frames com uma configuração de grafo bipartido, na qual as arestas representam a interferência do oponente em relação ao alvo, e a melhor medida foi a closeness; esse conjunto de vetores de caractísticas alcançou uma acurácia de 65%, o mesmo valor do índice de concordância dos dois técnicos rotuladores. A combinação de vetores de características, no entanto, não apresentou um ganho significativo na acurácia balanceada, atingindo o valor de 66%. Estes resultados sugerem que os melhores vetores de características não provêm visões complementares para a tarefa de classificação.
Banca examinadora
Titulares:
Allan da Silva Pinto LNLS/CNPEM
Milton Shoiti Misuta FCA/UNICAMP
Bruno Luiz de Souza Bedo EEFE/USP
Suplentes:
Hélio Pedrini IC/UNICAMP
Tiago Guedes Russomanno Technical University of Munich