Apprentissage Profond Pour La Classification D’actions Dans Les Vidéos De Football
2020
Mémoire de Master
Biologie Et Sciences De La Nature Et De La Vie

Université Larbi Tebessi - Tebessa

S
Sadi, Adnene

Résumé: L’apport technologique et l’apparition des nouvelles techniques en intelligences artificielles àbeaucoup aider les chercheurs des autres sciences à atteindre leurs objectifs ciblé dans leursrecherches. Parmi les domaines influencer cet apport technologique la science du sport et plusprécisément le monde de football. Les techniciens du domaine de football utilisent beaucoup plus l’analyse vidéo pour lire la façondu jeu que ce soit de leurs équipes afin de les mettre en bon emplacement ou des équipes adversesdans le but de les mettre en échec. Le but de ce travail est la conception et l’implémentation d’une approche basée surl’apprentissage profond et les réseaux de neurones convolutionnelles(CNN) pour la classificationdes tactiques des jeux à partir de séquences vidéo. Les démarche utilisé compte sur deux étapes,la première concerne la détection des joueurs et leurs emplacements dans le terrain a partir desframes, et la deuxième la classification de ces frames afin de prédire le tactique du jeu appliquépar l’équipe choisie

Mots-clès:

vidéo
traitement vidéo
football
analyse des vidéos
apprentissage profond
cnn
détection des objets
classification
video
video processing
football
video analysis
deep learning
cnn
object detection
classification
الفيديو
معالجة الفيديو
كرة القدم
تحليل الفيديو
التعلم العميق
الشبكات العصبية التلافيفية
كشف الأشياء
التصنيف
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