Rastreo de jugadores de fútbol mediante grafos multipartitos utilizando videos de ultra alta definición

Abstract

Este trabajo describe un algoritmo de rastreo para jugadores de fútbol basado en gráficos multipartitos diseñados para el procesamiento de un gran volumen de datos. El algoritmo propuesto utiliza varias características como: contornos, información cromática y dinámica, para la asociación de datos dentro de un gráfico multipartito para resolver oclusiones y rastrear a jugadores de fútbol. La implementación paralela del algoritmo realiza un esquema consumidor-productor para superponer el tiempo de procesamiento de los dos procedimientos principales del algoritmo: segmentación y rastreo; así como un patrón de comunicación de envío y recepción para propagar las identidades de objetos. Mostramos cómo un sistema híbrido de paralelización de datos y tareas mejora el tiempo de ejecución para videos 4K, logrando una aceleración igual a 19.24 y una velocidad de procesamiento de 21.71 FPS con 128 subprocesos. Utilizando la base de datos ISSIA se obtuvieron valores similares de las métricas de FP y FN con una velocidad de rastreo superior.

This work describes a tracking algorithm for football players based on multipartite graphs designed for the processing of high volume of data. The proposed algorithm use several characteristics such as: contours, chromatic and dinamic information, for the association of data within a multipartite graph to solve oclusions and track football player. The parallel implementation of the algorithm performce a consumer-producer scheme to overlap the computing time of the two main procedures of the tracking algorithm: segmentation and tracking; as well a send-and-receive communication pattern to propagate the blob identities. We show how an hybrid system of data and task parallelization improves the execution time for 4K videos, achieving a speedup equal to 19.24 and a processing speed of 21.71 FPS with 128 threads. Using the ISSIA database, similar values were obtained from the FP and FN metrics with a higher tracking rate.