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Continual and robust estimation of camera parameters in broadcasted sports games [Elektronische Ressource] / Suat Gedikli

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TECHNISCHEUNIVERSITÄTMÜNCHENInstitutfürInformatikContinualandRobustEstimationofCameraParametersinBroadcastedSportsGamesDissertationSuatGedikliTECHNISCHEUNIVERSITÄTMÜNCHENInstitutfürInformatikContinualandRobustEstimationofCameraParametersinBroadcastedSportsGamesSuat GedikliVollständigerAbdruckdervonderFakultätfürInformatikderTechnischenUniversitätMünchenzurErlangungdesakademischenGradeseinesDoktorsderNaturwissenschaften(Dr.rer.nat.)genehmigtenDissertation.Vorsitzender: Univ. Prof.Dr.A.KnollPrüferderDissertation:1. Univ. Prof.Dr.B.Radig2. Univ. Prof.Dr.D.BurschkaDie Dissertation wurde am 22.04.2008 bei der Technischen Universität München eingereichtunddurchdieFakultätfürInformatikam05.03.2009angenommen.AbstractGiven the ubiquity of camera systems, there is an ever growing need for the automatic in terpretation of unannotated video recordings. Among the various contents of video streams,actions are of course the most interesting. They represent spatio temporal events that can notbespatiallyinterpretedwithoutadditionalknowledgeabouttherespectivecamerasystem,sinceinformationaboutperspectiveisnotdirectlyencodedinthevideoimages.Usingdomainknowledge,however,itispossibletoreconstructthemappingcharacteristicsofacamerafroma recorded image sequence alone. This dissertation investigates the automatic estimation ofcameraparametersintelevisionbroadcastsofsportsgamesplayedoncourtsorfields.

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Published 01 January 2009
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Language English
Document size 40 MB

TECHNISCHEUNIVERSITÄTMÜNCHEN
InstitutfürInformatik
ContinualandRobustEstimationofCamera
ParametersinBroadcastedSportsGames
Dissertation
SuatGedikliTECHNISCHEUNIVERSITÄTMÜNCHEN
InstitutfürInformatik
ContinualandRobustEstimationofCamera
ParametersinBroadcastedSportsGames
Suat Gedikli
VollständigerAbdruckdervonderFakultätfürInformatikderTechnischenUniversitätMünchen
zurErlangungdesakademischenGradeseines
DoktorsderNaturwissenschaften(Dr.rer.nat.)
genehmigtenDissertation.
Vorsitzender: Univ. Prof.Dr.A.Knoll
PrüferderDissertation:
1. Univ. Prof.Dr.B.Radig
2. Univ. Prof.Dr.D.Burschka
Die Dissertation wurde am 22.04.2008 bei der Technischen Universität München eingereicht
unddurchdieFakultätfürInformatikam05.03.2009angenommen.Abstract
Given the ubiquity of camera systems, there is an ever growing need for the automatic in
terpretation of unannotated video recordings. Among the various contents of video streams,
actions are of course the most interesting. They represent spatio temporal events that can
notbespatiallyinterpretedwithoutadditionalknowledgeabouttherespectivecamerasystem,
sinceinformationaboutperspectiveisnotdirectlyencodedinthevideoimages.Usingdomain
knowledge,however,itispossibletoreconstructthemappingcharacteristicsofacamerafrom
a recorded image sequence alone. This dissertation investigates the automatic estimation of
cameraparametersintelevisionbroadcastsofsportsgamesplayedoncourtsorfields.
We present a system that is capable of automatically initializing and tracking the camera
parameters of rotating and zooming cameras. An initial calibration of constant parameters of
aparticularcameraofinterestissupportedusingminimalmanualeffort.Thesystemcanthen
identifysequencesrecordedbythiscameraanddifferentiatethemfromslow motionreplaysor
intercutsofothercameras.Thereinitializationaftercutsorcross fadesisperformedautomat
ically using visible field lines. The dynamic camera parameters of the sequence that follows
are then continuously determined through optimization techniques, drawing upon motion es
timationandfieldlinedetection.Ourapproachischaracterizedbyahighdegreeofrobustness
andefficiency.
We empirically evaluated the reliability of the system by applying it to several full length
recordingsofsoccergames,whichweremainlytakenfromtheFIFAWorldCup2006inGer-
many.Thesystemwasabletocorrectlytrackthemaincamerafromthefinalgamethroughout
a full 90 minutes without manual intervention. The information collected by the system pre
sented in this work builds the very foundation of the comprehensive sports analysis software
ASPOGAMO ,whichillustratesthepracticalapplicabilityofthesystem.Kurzfassung
Mit steigendem Einsatz von Kamerasystemen wächst der Bedarf nach automatischer Inter-
pretation von nicht annotierten Videoaufzeichnungen. Aktionen als interessante Inhalte von
Videos repräsentieren spatio temporale Zusammenhänge und sind ohne zusätzliches Wissen
über die Kamera räumlich nicht interpretierbar, da im Videobild die Perspektive der auf
zeichnenden Kamera nicht kodiert ist. Mit Hilfe von Hintergrundwissen können die Abbil
dungseigenschafteneinerKameraalleinausaufgezeichnetenBildfolgenrekonstruiertwerden.
DieseDissertationuntersuchtdieautomatischeSchätzungvonKameraparameterninFernseh
übertragungenvonFeldsportarten.
Wir stellen ein System vor, das in der Lage ist, die Kameraparameter von schwenkbaren
Fernsehkameras mit Zoom aus Sportübertragungen automatisch zu initialisieren und nach
zuführen. Das System ermöglicht die Kalibrierung konstanter Parameter einer Kamera mit
minimalem manuellen Aufwand. Videosequenzen von dieser Kamera werden zwischen Zeit
lupenwiederholung und Aufnahmen anderer Kameras im Videostrom identifiziert. Die Ini
tialisierung der Kameraparameter nach Schnitten oder Überblendungen erfolgt automatisch
anhand sichtbarer Feldlinien. Die dynamischen Kameraparameter des folgenden Videoseg
ments werden kontinuierlich mit Hilfe von Optimierungsverfahren aus Bewegungsschätzung
und Feldlinienerkennung ermittelt. Das Verfahren zeichnet sich durch hohe Robustheit und
Effizienzaus.
Die Zuverlässigkeit des Systems wurde empirisch an Aufzeichnungen von Fußballspielen,
hauptsächlich von der FIFA Weltmeisterschaft 2006 in Deutschland, evaluiert. Das System
war in der Lage ohne manuelle Eingriffe die Hauptkamera der Fernsehübertragung über 90
MinutendesFinalspielshinwegzuverfolgen.DiegewonnenenInformationenausderpraktis
chenAnwendungbildendieGrundlagefürSportanalyseim ASPOGAMO System.Danksagung
Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter
am Lehrstuhl für Bildverstehen und Wissensbasierte Systeme der Fakultät für Informatik der
TechnischenUniversitätMünchen.
ZuerstbedankeichmichbeimeinemDoktorvaterProf.Dr.BerndRadigfürdieAufgaben
stellung,seineUnterstützungunddasinmichgesetzteVertrauen.Bedankenmöchteichmich
auchbeiProf.Dr.DariusBurschka,dersichbereiterklärthat,alsZweitgutachterzufungieren.
MeinbesondererDankgiltProf.MichaelBeetz,PhD,fürseineBetreuung,Motivationund
dafür, daß er mir die Möglichkeit gegeben hat, diese interessante Aufgabenstellung innerhalb
des Projektes ASPOGAMO zu bearbeiten. Er sowie Prof. Radig verstanden es stets für ein
angenehmesArbeitsklimazusorgen.
Ich danke auch meinen Kollegen Jan Bandouch, Zahid Riaz, Dominik Jain, Radu Bogdan
Rusu, Dejan Pangercic und Francisco Siles, die Teile dieser Arbeit in sprachlicher Hinsicht
durchgesehenhabenundsomitzurbesserenVerständlichkeitbeigetragenhaben.MeinenKol
legenNicolaiv.HueneundBernhardKirchlechnerdankeichfürdieÜberprüfungdermeisten
mathematischenHerleitungenundFormelnindieserArbeit.
AußerdembedankeichmichbeimeinenKollegenFreekStulp,HeikoGottschling,Matthias
Wimmer, Simone Hämmerle, Thorsten Schmitt, Murat Durus¸ und allen anderen für die an
genehmeArbeitsatmosphäreamLehrstuhlundfürdiesehrinteressantenundauchnichtimmer
fachlichenDiskussionen.
Meiner Familie, insbesondere meinem Vater und meiner Mutter, danke ich für ihre Unter-
stützunginjeglicherHinsicht.
Schließlich danke ich meiner Ehefrau Semra, die mit mir alle Höhen und Tiefen meiner
Promotion durchlaufen und mir sehr viel Verständnis entgegengebracht hat. Sie gab mir viel
Kraft und war mein Fels in der Brandung. Ich hoffe, ich kann die vielen versäumten Stunden
mitihrwiedergutmachen.
München,April2008