Sistema inteligente para análise do posicionamento de árbitros de futebol

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Main Author: Rego, Carlos Manuel Moreira
Publication Date: 2015
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/1822/39611
Summary: Dissertação de mestrado em Sistemas de Informação
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spelling Sistema inteligente para análise do posicionamento de árbitros de futebolIntelligent system for football referee's position analysisData miningPosicionamentoModelação de dadosTratamento de dadosArbitragemFutebolPositionData modellingData cleaningRefereeingSoccerEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Sistemas de InformaçãoO futebol é um desporto cada vez mais competitivo e os clubes tentam alcançar sempre alguma vantagem competitiva em relação aos seus adversários. Nos últimos anos tem surgido no mundo do futebol um grande interesse sobre a análise da performance desportiva. Esta análise recai não só na própria equipa como também nas equipas adversárias. Como em todos os desportos, no futebol, existem árbitros que têm como missão garantir que todos os intervenientes deste, jogadores e equipa técnica, cumpram todos os pressupostos estipulados nas leis de jogo. O papel dos árbitros e as decisões que estes tomam têm, em grande maioria dos casos uma influência direta no desenrolar do jogo. Infelizmente estas decisões nem sempre são acertadas. Estes erros devem-se, numa grande quantidade de vezes, pelo mau posicionamento em terreno do jogo das equipas de arbitragem. É, portanto, fundamental desenvolver um modelo que pode determinar o posicionamento correto dos árbitros em terreno de jogo durante um desafio. Para este trabalho de pesquisa, foram utilizados dados referentes ao posicionamento de todos os intervenientes de um jogo de futebol. Os dados incluíram o posicionamento dos jogadores, da bola e dos árbitros, obtidos por um sistema automático. Árbitros com vários anos de experiência em competições internacionais (como a final do Mundial de 2006) foram solicitados para obter conhecimento do posicionamento correto. Os resultados obtidos foram muito positivos, tanto para a previsão do posicionamento do árbitro assistente, independentemente da equipa que este acompanha ou do jogo como para o posicionamento do árbitro em situações de jogo controladas, nas quais os dados de treino eram concretos à situação de jogo, tal como pontapés de canto. Em suma, e apesar da limitação na quantidade de dados disponíveis, os modelos são conclusivos e conseguem com eficiência determinar o posicionamento correto do árbitro independentemente da situação de jogo.Soccer is an increasingly competitive sport and clubs always try to achieve a competitive advantage over the opponents. In recent years a great interest for the study of sports analysis performance has emerged in the world of soccer. This analysis falls not only in the performance of the own team but as well in the opposing teams. As in all sports, in soccer, there are referees whose mission is to ensure that all participants, players and coaching staff, comply with all the conditions laid down in the game’s laws. The role of referees and the decisions they take have, in most cases a direct influence on the course of the game. Unfortunately these decisions aren’t always correct. In a large amount of times, these mistakes are due to referee’s bad positioning in the soccer field. So it is fundamental to develop a model that may determine the correct position for a soccer referee, in the field, during a match. For this research work, data with all the game participants’ positions in the field during the match has been used as its basis. The data included, players, ball and referees positions gathered by an automatic system, referees with large experience in international competitions (just like the 2006 World Cup final) were used to obtain correct position knowledge. The achieved results are very positive, both for predicting the assistant referee position, regardless of the team he’s accompanying or the match, as to predict the referee position, in controlled game situations, in which the training data is specific for that game situation, such as corner kicks. In short, despite the limitation on the amount of data available, the models are conclusive and can efficiently determine the correct positioning of the referee regardless of the game situation.Reis, L. P.Meneses, FilipeUniversidade do MinhoRego, Carlos Manuel Moreira20152015-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/39611porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-05-11T07:40:33Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/39611Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T16:35:39.836190Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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