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문제 정의
- 즉, 별도의 관측기구가 아닌 스포츠 영상 데이터만을 이용하여 경기에 지장을 주지 않고, 기계 학습 기술을 이용하여 정보를 얻어내서 이 정보를 자료화 시켜 실시간 방송 중계와 스포츠 수행 능력 향상을 위한 자료로 활용하고자 한다. 따라서 본 연구의 목적은 물체의 연속 위치 파악과 관련하여 기계학습 분야의 최신의 연구 동향을 살펴보고, 이를 이용한 투구된 야구공의 위치를 실시간 파악하여 데이터화 할 수 있는 프로그램을 개발하는 데 있다. 이러한 연구의 결과는 실시간으로 정보가 필요한 스포츠 현장에서 뿐만 아니라 공학적인 분야에도 다양하게 응용할 수 있을 것으로 생각된다.
- 본 연구는 통계 처리에 기반한 기계학습 알고리즘을 영상 분석 분야에 응용함으로써 스포츠 영상 분석 분야를 보다 정교화하고, 데이터를 얻는 방법을 진보시키고자 함을 목표로 하였다. 프레임마다 공의 위치를 수작업으로 지정하는 것이 아니라 자동으로 추적하도록 고안한 이 시스템은 여러 경기 종목의 영상처리 분야에 적용이 가능하며, 기존에 하기 어려웠던 경기 분석을 가능하게 해 줄 것으로 기대한다.
- 본 연구에서는 스포츠 데이터에 기반한 경기의 분석과 해설, 그리고 전략의 구상을 도와줄 수 있는 기술을 개발하고자 한다. 즉, 별도의 관측기구가 아닌 스포츠 영상 데이터만을 이용하여 경기에 지장을 주지 않고, 기계 학습 기술을 이용하여 정보를 얻어내서 이 정보를 자료화 시켜 실시간 방송 중계와 스포츠 수행 능력 향상을 위한 자료로 활용하고자 한다.
- 본 연구에서는 투구된 공의 위치를 자동으로 추적하여 그 위치를 3차원으로 구현하는 프로그램을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 얼굴 위치 추적의 기법을 응용하여 야구공의 위치 추적에 응용하였다.
- 본 연구에서는 스포츠 데이터에 기반한 경기의 분석과 해설, 그리고 전략의 구상을 도와줄 수 있는 기술을 개발하고자 한다. 즉, 별도의 관측기구가 아닌 스포츠 영상 데이터만을 이용하여 경기에 지장을 주지 않고, 기계 학습 기술을 이용하여 정보를 얻어내서 이 정보를 자료화 시켜 실시간 방송 중계와 스포츠 수행 능력 향상을 위한 자료로 활용하고자 한다. 따라서 본 연구의 목적은 물체의 연속 위치 파악과 관련하여 기계학습 분야의 최신의 연구 동향을 살펴보고, 이를 이용한 투구된 야구공의 위치를 실시간 파악하여 데이터화 할 수 있는 프로그램을 개발하는 데 있다.
가설 설정
- 이 함수가 데이터의 실제 분포를 반영한다고 가정하며, 이 함수로부터 최대지점을 찾아내는 것이 목표이다. 이 함수가 실제 분포를 반영하는지는 AMISE 측정을 통해서 알 수 있는데, 이는 실제 밀도와 그 측정의 오차제곱의 평균(mean of the square error)으로 측정된다.
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