Analyse de vidéos de matchs de Tennis par des approches d’apprentissage profond

• Auteur / Autrice : Ahmed Jouini
• Direction : Faten Chaieb-Chakchouk
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 23/01/2023
• Etablissement(s) : Université Paris-Panthéon-Assas
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

Résumé

Dans les jeux de balle comme le tennis, de nombreuses règles complexes sont appliquées pour déterminer le vainqueur. Par conséquent, l'analyse des vidéos devient une tâche plus difficile qui nécessite de déterminer avec précision la position de la balle ainsi que la position des joueurs. Cette thèse entre dans le cadre d’un projet de collaboration entre l’EFREI Research Lab et la Fédération Française de Tennis (FFT) et vise à générer des statistiques exploitables à la fois pour le Haut niveau et le Grand Public à partir de l'analyse des flux ou fichiers vidéo Broadcast sans ajouter de matériel de captation supplémentaire. Cela sera assuré en apportant des éléments de réponse aux problèmes sous-jacents suivants : - La Détection et le suivi de la balle de tennis. - La détection et le suivi des zones du court de tennis - La détection et le suivi des joueurs dans des images vidéo numériques de matchs de tennis. - Reconnaissance d'action du joueur basée sur des caractéristiques spatio-temporelles. - Analyse et classification de la stratégie du joueur de tennis.