경기 영상 처리의 핵심 기술들을 알아봅시다.

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By Jeon

경기 영상 처리는 스포츠 경기의 분석과 판단에 중요한 역할을 하는 기술들을 총칭합니다. 주로 사용되는 기술로는 객체 검출, 추적, 분류, 세그멘테이션, 포즈 추정, 영상 분석 등이 있습니다. 이러한 기술들을 통해 선수들의 움직임을 추적하고 경기 상황을 판단하며 전략을 세울 수 있습니다. 이를 통해 선수들의 조율과 훈련에 도움을 줄 뿐만 아니라 팬들에게도 더욱 생생한 경기를 제공할 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.

1. 객체 검출(Object Detection)

1.1. 개념

객체 검출은 이미지나 영상에서 특정 객체를 식별하고 위치를 찾아내는 작업입니다. 주로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 객체의 특징을 학습하고, 학습된 모델을 사용하여 객체를 검출합니다. 객체 검출은 경기 영상 처리에서 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 축구 경기에서 특정 선수의 위치를 추적하거나, 농구 경기에서 골대의 위치를 정확히 찾아내는 등의 작업을 할 수 있습니다.

1.2. 주요 기술

객체 검출을 위한 주요 기술로는 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO(You Only Look Once) 등이 있습니다. 이들 알고리즘은 각각 다른 방식으로 객체를 검출하고 분류하는 방법을 제시합니다. R-CNN은 후보 영역을 추출한 뒤 각 영역에 대해 CNN을 수행하여 객체를 분류합니다. Fast R-CNN은 후보 영역 추출과 객체 분류를 동시에 수행하여 속도를 향상시켰습니다. Faster R-CNN은 Fast R-CNN과 마찬가지로 후보 영역 추출과 객체 분류를 동시에 수행하며, 더욱 빠른 속도와 높은 정확도를 제공합니다. YOLO는 이미지를 그리드로 나누고, 각 그리드 셀에 대해 객체의 클래스와 경계 박스를 예측하는 방식으로 객체 검출을 수행합니다.

경기 영상 처리

경기 영상 처리

2. 추적(Tracking)

2.1. 개념

추적은 객체가 움직이는 동안 그 객체를 지속적으로 추적하는 작업입니다. 경기 영상 처리에서는 선수나 공과 같은 객체를 계속해서 추적하여 움직임을 분석하고 경기 상황을 이해하는 데 사용됩니다. 예를 들어 축구 경기에서 선수의 움직임을 추적하여 팀별로 공격, 수비 포지션을 분석하거나, 농구 경기에서 슛이나 패스의 경로를 추적하여 선수의 기량을 평가하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

2.2. 주요 기술

추적을 위한 주요 기술로는 Kalman Filter, Camshift(Continuously Adaptive Mean Shift), Dlib 등이 있습니다. Kalman Filter는 객체의 움직임을 추적하는 데 사용되는 필터로, 상태 예측과 관측 과정을 반복하여 추적 정확도를 향상시킵니다. Camshift는 첫 번째 프레임에서 객체의 위치와 크기를 추정한 뒤, 이를 이용하여 이후 프레임에서 객체를 추적하는 방식입니다. Dlib은 얼굴 추적에 많이 사용되는 라이브러리로, 얼굴의 특징을 학습한 뒤, 영상에서 얼굴을 식별하고 추적합니다.

3. 분류(Classification)

3.1. 개념

분류는 객체의 특성이나 속성을 기반으로 다양한 클래스로 분류하는 작업입니다. 경기 영상 처리에서는 주로 선수의 행동이나 경기 상황을 분류하는 데 사용됩니다. 예를 들어 축구 경기에서 공격, 수비, 패스, 슈팅 등의 행동을 분류하거나, 농구 경기에서 드리블, 패스, 리바운드 등의 행동을 분류하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

3.2. 주요 기술

분류를 위한 주요 기술로는 CNN(Convolutional Neural Network), SVM(Support Vector Machine), KNN(K-Nearest Neighbor) 등이 있습니다. CNN은 이미지나 영상 데이터에 대해 특성을 추출하고, 추출된 특성을 기반으로 객체를 분류하는 딥러닝 알고리즘입니다. SVM은 데이터를 고차원 공간으로 매핑한 뒤, 클래스를 분류하는 선형 분류기입니다. KNN은 주어진 데이터와 가장 가까운 k개의 이웃을 찾아, 빈도에 따라 데이터를 분류하는 알고리즘입니다.

마치며

경기 영상 처리는 객체 검출, 추적, 분류 등의 다양한 기술을 활용하여 선수의 위치, 움직임, 행동 등을 분석하는 작업입니다. 딥러닝 알고리즘을 이용하여 객체를 검출하고, 추적하고, 분류함으로써 보다 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 경기의 전략, 선수의 역량, 팀의 전체적인 상황 등을 평가하고 결정하는데 도움이 됩니다.

추가로 알면 도움되는 정보

1. 객체 검출, 추적, 분류 등의 작업을 위해서는 충분한 데이터셋과 학습 알고리즘이 필요합니다.
2. 객체 검출은 후보 영역 추출과 객체 분류의 단계로 나누어 진행됩니다.
3. 추적은 Kalman Filter, Camshift, Dlib 등의 알고리즘을 사용하여 객체의 움직임을 실시간으로 추적합니다.
4. 분류는 데이터셋을 통해 학습된 모델을 사용하여 객체의 특성을 분류합니다.
5. 객체 검출, 추적, 분류의 결과를 종합하여 경기 상황을 분석하고 결정하는데 활용할 수 있습니다.

놓칠 수 있는 내용 정리

– 객체 검출, 추적, 분류는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 경기 영상에서 원하는 객체를 식별하고 분석하는 작업입니다.
– 객체 검출은 이미지나 영상에서 특정 객체를 식별하고 위치를 찾아내는 작업이며, 후보 영역 추출과 객체 분류로 나누어 계산합니다.
– 추적은 객체의 움직임을 실시간으로 추적하는 작업으로, Kalman Filter, Camshift, Dlib 등의 알고리즘을 사용합니다.
– 분류는 객체의 특성을 기반으로 다양한 클래스로 분류하는 작업입니다. CNN, SVM, KNN 등의 알고리즘이 주로 사용됩니다.

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