Segmentation-based Chroma Key for Sport Images

Bc. Soňa Nemečkayová

Bakalářská práce

Anotace:

Táto práca sa zaoberá segmentáciou snímkov zo športových záznamov pomocou modelu hlbokého učenia, ktorý využíva transformátory videnia a destiláciu znalostí. Práca demonštruje potenciál modelu DINO, ktorý využíva self-supervised learning, a skúma ich využitie pri analýze snímkov zo športových záznamov. Navrhovaná metóda umožňuje segmentovať objekty relevantné pre hru (hráči, rozhodcovia, lopta, čiary) ako popredie a hraciu plochu ako pozadie, bez potreby manuálneho výberu farby na segmentáciu alebo nutnosti jednotného osvetlenia. Datasety použité pri vypracovaní práce zahŕňajú snímky z amerického futbalu, basketbalu a futbalu, ktoré boli prevzaté zo záznamov športových zápasov. Hoci sa táto metóda ukazuje ako sľubná, práca naznačuje, že je potrebné ďalšie doladenie pre konkrétne športové aplikácie.

Abstract:

This thesis addresses the challenge of segmenting sports images using a deep learning model, which employs vision transformers and self-distillation. Demonstrating the potential of advanced self-supervised learning models like DINO, this work explores their application in sports image analysis. The proposed method enables segmenting playground from objects relevant to play (players, referees, ball, lines) without the need for manually selecting the color hues or intensive lighting setup. The datasets used include images from American football, basketball, and soccer, taken from the match recordings. While this method shows promise, the research suggests that further fine-tuning for specific sports applications might be needed.

Keywords

image analysis, image processing, machine learning, transformers, sport recordings

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 5. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 27. 6. 2024
• Vedoucí: doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
• Oponent: prof. RNDr. Michal Kozubek, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Informatika