Testfeld Fussball
„Das Runde muss ins Eckige.“ Fußball weist einige Eigenschaften auf, die den Sport zu einem beinahe idealen Versuchslabor der computergestützten Bilderkennung machen. Das Feld ist grün, seine Größte und Form bekannt und konstant. Der Ball ist rund und beweglich. Es gibt eine feste Anzahl von Spielern, die durch farbige Trikots voneinander unterschieden sind. Die Ereignisse sind Teil einer visuell eng eingegrenzten Welt, deren Bewegungen und Muster festen Regeln folgen. Das hat dafür gesorgt, dass der Sport zu einer Art von Benchmark für eine ganze Reihe von Forschungsfeldern geworden ist – Bilderkennung, visuelle Datensuche, Künstliche Intelligenz und Robotik. Im alljährlich ausgetragenen Robocup werden die Ergebnisse in die Praxis überführt, in der parallel dazu stattfindenden KI-Konferenz in Theorie. Iconicturn präsentiert einen notgedrungen unvollständigen Streifzug durch die Vielzahl der begleitenden Forschungen.
Die Zeitschrift KI hat zum diesjährigen Robocup ein ganzes Heft zum Thema herausgebracht.
Genauere Ausführung zum Robocup finden sich auch in einem IT-Artikel von Sven Behnke über Humanoide Fußballroboter.
Im gleichen Heft gibt Raúl Rojas eine Einführung in die Thematik des Roboterfußballs.
Während eines Spiels, das aus verschiedenen Kamerapositionen gefilmt wird, müssen die einzelnen Spieler verfolgt und als Identische wiedererkannt werden. Dieser Aufgabe widmet sich der Aufsatz Tracking soccer players using graph representation.
Seit Wembley weiß man, wie entscheidend es sein, zu wissen, ob der Ball drin war oder nicht. A Decision Tree-based Multimodal Data Mining Framework for Soccer Goal Detection gibt auf diese Frage leider keine Antwort. Statt dessen schlagen die Autoren ein Verfahren vor, um in einem Video die Torszenen zu finden. Dazu setzen sie sowohl auf auf Bilder als auch auf die Geräuschkulisse. Spiele lassen mit der Torerkennungssoftware automatische auf die Höhepunkte komprimieren.
Wo ist der Ball? Dieser Frage widmet sich das Papier
Wavelet and ICA Preprocessing for Ball Recognition in Soccer Images.
Das größte Problem bei dieser Aufgabe, besteht darin, dass der Ball nicht immer rund ist, sondern auf die verschiedensten Weisen verdeckt wird. Er muss als Halbkreis hinter einem Spieler ebenso verfolgt werden wie im Netz des Tors.
Wer sieht sämtliche Torschüsse aus dem Spiel Haiti gegen Italien 1974 noch vor sich? Mit Sicherheit die Suchmaschine Goalgle, die von einem Team in Amsterdam entwickelt wurde. Die Suche läuft nicht bildbasiert, sondern fragt nach Spieler und Daten, um dann aber die entsprechenden Bilder zu liefern. Ein Modell für eine ereignisbasierte Suche nach Videos, die in der Zeit von Youtube immer dringender wird.
Die Artikel geben nur einen kleinen Überblick über die Vielzahl der Forschung in einer Welt des Fußballs.