Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34128
Назва: Інформаційні технології інтелектуального аналізу даних для спортивного скаутингу
Інші назви: Information technologies of data mining for sport Scouting
Автори: Папірняк, Володимир Іванович
Papirniak, Volodymyr Ivanovych
Приналежність: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м.Тернопіль, Україна
Бібліографічний опис: Папірняк В. І. Інформаційні технології інтелектуального аналізу даних для спортивного скаутингу : дипломна робота магістра за спеціальністю „126 — інформаційні системи та технології“ / В. І. Папірняк. — Тернопіль : ТНТУ, 2020. — 78 с.
Дата публікації: 20-гру-2020
Дата подання: 22-гру-2020
Дата внесення: 20-січ-2021
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Науковий керівник: Фриз, Михайло Євгенович
Члени комітету: Шкодзінський, Олег Ксаверович
УДК: 004.6
Теми: 126
інформаційні системи та технології
аналітичне видобування
analytical extraction
відео
video
дані
data
інструмент
tool
метод
method
потік
flow
опрацювання
processing
спорт
sports
скаутинг
scouting
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню інформаційних технологій інтелектуального аналітичного опрацювання даних для потреб спортивного скаутингу. У першому розділі подано опис актуальності досліджень в галузі спортивного «скаутингу». Проведно аналіз стану досліджень щодо інтелектуального аналізу даних в спортивній галузі. Розглянуто перспективні напрямки використання засобів спортивної аналітики. У другому розділі описана спортивна підготовка, як невідємна складова спортивного «скаутингу». Досліджені інтелектуальні методи опрацювання даних, що використовуються в спорті та «скаутингу». Проаналізовано особливості використання засобів аналітичного опрацювання даних у розрізі видів спорту.У третьому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто питання використання засобів графічної аналітики для практичного опрацювання спортивних ігор. Описано розроблений генератор синтетичних даних. У розділі «Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях» розглянуто питання попередження аварій на виробництвах із застосуванням хлору, вплив хлору на людей, перша допомога та профілактика уражень.
The qualification work is devoted to the study of information technology of intelligent analytical data processing for the needs of sports scouting. The first section describes the relevance of research in the field of sports "scouting". An analysis of the state of research on data mining in the sports industry. Perspective directions of use of means of sports analytics are considered. The second section describes sports training as an integral part of sports "scouting". Intelligent data processing methods used in sports and "scouting" are studied. Peculiarities of the use of means of analytical data processing in the context of sports are analyzed. The developed synthetic data generator is described. The section "Occupational health and safety in emergencies" discusses the prevention of accidents at work with chlorine, the impact of chlorine on people, first aid and injury prevention. Докладніше про цей текст оригіналуЩоб дізнатися більше про переклад, введіть текст оригіналу
Зміст: ВСТУП .. 8 1 ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ СПОРТИВНИХ ДАНИХ – СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ ДОСЛІДЖЕНЬ ...10 1.1 Актуальність досліджень в галузі спортивного «скаутингу»... 10 1.2 Стан досліджень щодо інтелектуального аналізу даних в спортивній галузі...12 1.3 Перспективні напрямки використання спортивної аналітики ...15 1.4 Висновки до першого розділу ...18 2 МЕТОДИ АНАЛІТИЧНОГО ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ОПРАЦЮВАННЯ ВІДОМОСТЕЙ ЩОДО СПОРТИВНОГО СКАУТИНГУ ...19 2.1 Спортивна підготовка, як основна інформаційна складова спортивного «скаутингу» ...20 2.2 Інтелектуальні методи опрацювання даних, що використовуються в спорті та «скаутингу» ...22 2.3 Особливості використання засобів аналітичного опрацювання даних у розрізі видів спорту ...30 2.4 Висновки до другого розділу ...36 3 ЗАСОБИ ТА ІНСТРУМЕНТИ АНАЛІТИЧНОГО ОПРАЦЮВАННЯ СПОРТИВНИХ ВІДОМОСТЕЙ ПРО СКАУТИНГ ...37 3.1 Використання засобів графічної аналітики для практичного опрацювання спортивних ігор ...37 3.2 Генератор синтетичних даних для потреб «скаутингу» ...38 3.2.1 Генератор даних VovaSoccеR ...40 3.2.2 Опис атомарних подій ...42 3.2.3 Опис складних подій ...43 3.2.4 Вихідний формат ...45 3.2.5 Детектор подій VovaSoccеR ...48 3.2.6 Сценарій перевірки VovaValidatoR ...50 3.3 Висновок до третього розділу ...53 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...54 4.1 Заходи щодо забезпечення сприятливих умов зорової роботи користувача ЕОМ ...54 4.2 Попередження аварій на виробництвах із застосуванням хлору. Вплив хлору на людей. Перша допомога. Профілактика уражень...57 ВИСНОВКИ ...60 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ ...62 ДОДАТКИ
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34128
Власник авторського права: © Папірняк Володимир Іванович, 2020
Перелік літератури: 1 Scout (sport) – Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Scout_(sport). 2 What Does a Sports Scout Do?, https://www.thebalancecareers.com/ career- profile-sports-scout-3113310. 3 S. Bharathan, R.P. Sundarraj, Abhijeet, S. Ramakrishnan, A self-adapting intelligent optimized analytical model for team selection using player performance utility in Cricket, 9th MIT Sloan Sports Analytics Conference, MIT, Boston, 2015, pp. 1–11. 4 C.K. Leung, K.W. Joseph, Sports data mining: predicting results for the college football games, Proc. Comput. Sci. 35 (2014), 710–719. 5 M.J. Dixon, S.G. Coles, Modelling association football scores and inefficiencies in the football betting market, J. R. Stat. Soc. 46 (1997), 265–280. 6 M. Crowder, M. Dixon, A. Ledford, M. Robinson, Dynamic modelling and prediction of English football league matches for betting, J. R. Stat. Soc. 51 (2002), 157–168. 7 E.B. Delia, C.G. Armstrong, Sponsoring the French Open: an examination of social media buzz and sentiment, J. Sport Manage. 29 (2015), 184–199. 8 V. Cordes, L. Olfman, Sports analytics: predicting athletic performance with a genetic algorithm, In: Twenty-second Americas Conference on Information Systems, San Diego, USA, 2016. 9 Папірняк В.І., Інформаційні технології інтелектуального аналізу даних для спортивного скаутингу, Матеріали VІІІ науково-технічної конфції «Інформаційні моделі, системи та технології» Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, (Тернопіль, 9 – 19грудня 2020р.). – Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, (2020). 51–52. 10 J.D. Blundell, Numerical Algorithms for Predicting Sport Results, University of Leeds, School of Computer Studies, 2009, pp. 1–63. 63 11 K. Leung, A. Cunha, A.W. Toga, D. Stott Parker, Developing image processing meta-algorithms with data mining of multiple metrics, Comput. Math. Methods Med. 2014 (2014) 383465. 12 R.P. Bunker, F. Thabtah, A machine learning framework for sport result prediction, Appl. Comput. Inform. 15 (2019), 27–33. 13 S. Brown, A PageRank model for player performance assessment in basketball, soccer and hockey, In: MIT Sloan Sports Analytics Conference, Boston, USA, 2017, pp. 1–22. 14 FIFA Quality Programme for EPTS – Football Technology – FIFA, https://football-technology.fifa.com/en/media-tiles/fifa-quality-programme-for-ept. 15 J. Fernández, From training to match performance: an exploratory and predictive analysis on F.C. Barcelona GPS data, Doctoral Thesis, Universitat Politécnica de Catalunya, Catalonia, Spain, 2016. 16 K. Kapadia, H. Abdel-Jaber, F. Thabtah, W. Hadi, Sport analytics for cricket game results using machine learning: an experimental study, Appl. Comput. Inform. 2020. 17 A. Hopfensitz, C. Mantilla, Emotional expressions by sports teams: an analysis of World Cup soccer player portraits, J. Econ. Psychol. 75 (2019). 18 D. Liu, C. Hautbois, M. Desbordes, The expected social impact of the Winter Olympic Games and the attitudes of non-host residents toward bidding: The Beijing 2022 case study, Int. J. Sports Market. Sponsor. 18 (2017), 330–346. 19 Y. Ishikawa, I. Fujishiro, Tidegrapher: visual analytics of tactical situations for rugby matches, Visual Inform. 2 (2018), 60–70. 20 M. Dowling, B. Leopkey, L. Smith, Governance in sport: a scoping review, J. Sport Manage. 32 (2018), 438–451. 21 A.H. Eagly, W. Wood, Using research syntheses to plan future research, In: H. Cooper, L.V. Hedges (Eds.), The Handbook of Research Synthesis, Russell Sage Foundation, New York, 1994, pp. 485–500. 22 Y. Inoue, B.K. Berg, P. Chelladurai, Spectator sport and population health: a scoping study, J. Sport Manage. 29 (2015), 705–725. 64 23 J.J. Meerpohl, F. Herrle, S. Reinders, G. Antes, E. von Elm, Scientific value of systematic reviews: survey of editors of core clinical journals, PLoS One 7 (2012), e35732. 24 J. Meredith, Theory building through conceptual methods, Int. J. Oper. Prod. Manage. 13 (1993), 3–11. 25 M. Easterby‐Smith, M. Crossan, D. Nicolini, Organizational learning: debates past, present and future, J. Manage. Stud. 37 (2002), 783–796. 26 D.L. Searcy, J.T. Mentzer, A framework for conducting and evaluating research, J. Account. Lit. 22 (2003), 130–167. 27 S.K. Srivastava, Green supply-chain management: a state-of-theart literature review, Int. J. Manage. Rev. 9 (2007), 53–80. 28 Папірняк В.І., Використання платформи Wyscout для аналізу даних в задачах спортивного скаутингу, Матеріали VІІІ науково-технічної конфції «Інформаційні моделі, системи та технології» Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, (Тернопіль, 9 – 19грудня 2020р.). – Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, (2020), 53. 29 V. Baena, Online and mobile marketing strategies as drivers of brand love in sports teams: findings from Real Madrid, Int. J. Sports Market. Sponsor. 17 (2016), 202–218. 30 R. Rein, D. Memmert, Big data and tactical analysis in elite soccer: future challenges and opportunities for sport science, SpringerPlus 5 (2016), 1410. 31 F. Liu, Y. Shi, L. Najjar, Application of design of experiment method for sports result prediction, Proc. Comput. Sci. 122 (2017), 720–726. 32 Y. Kim, S. Kim, E. Rogol, The effects of consumer innovativeness on sports team applications acceptance and usage, J. Sport Man. 31 (2017), 241–255. 33 G. Abeza, N. O’Reilly, B. Séguin, O. Nzindukiyimana, Social media scholarship in sport management research: a critical review, J. Sport Manage. 29 (2015), 601–618. 65 34 R.U. Mustafa, M.S. Nawaz, M.I.U. Lali, T. Zia, W. Mehmood, Predicting the cricket match outcome using crowd opinions on social networks: a comparative study of machine learning methods, Malay. J. Comput. Sci. 30 (2017), 63–76. 35 F.J.R. Ruiz, F. Perez-Cruz, A generative model for predicting outcomes in college basketball, J. Quant. Anal. Sport 11 (2015), 39–52. 36 G. Nalbantis, T. Pawlowski, D. Coates, The Fans’ perception of competitive balance and its impact on willingness-to-pay for a single game, J. Sports Econ. 18 (2015), 479–505. 37 A. Kaburakis, D.A. Pierce, B.A. Cianfrone, A.L. Paule, Is it still “In the Game”, or has amateurism left the building? NCAA Student-athletes’ perceptions of commercial activity and sport video games, J. Sport Man. 26 (2012), 295–308. 38 E. Štrumbelj, A comment on the bias of probabilities derived from betting odds and their use in measuring outcome uncertainty, J. Sports Econ. 17 (2014), 12–26. 39 A. Krumer, On winning probabilities, weight categories, and home advantage in professional judo, J. Sports Econ. 18 (2014), 77–96. 40 M. Khan, R. Shah, Role of external factors on outcome of a One Day International Cricket (ODI) match and predictive analysis, Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. Eng. 4 (2015), 192–197. 41 M. Toma, Missed shots at the free-throw line analyzing the determinants of choking under pressure, J. Sports Econ. 18 (2017), 539–559. 42 S. Swanson, A. Kent, Fandom in the workplace: multi-target identification in professional team sports, J. Sport Manage. 29 (2015), 461–477. 43 J. Quenzel, P. Shea, Predicting the winner of tied National Football league games: do the details matter?, J. Sports Econ. 17 (2014), 661–671. 44 A. Yildizparlak, An application of contest success functions for draws on European Soccer, J. Sports Econ. 19 (2017), 1191–1212. 66 45 F. Zambom-Ferraresi, L.I. García-Cebrián, F. Lera-López, B. Iráizoz, Performance evaluation in the UEFA champions league, J. Sports Econ. 18 (2017), 448–470. 46 M. Lewis, Y. Yoon, An empirical examination of the development and impact of star power in major league baseball, J. Sports Econ. 19 (2016), 155–187. 47 G.B. Wilkerson, M.A. Colston, A. Gupta, Mitigating sports injury risks using internet of things and analytics approaches, Risk. 38 (2018), 1348–1360. 48 Shehadeh, M.A.; Schroeder, S.; Richert, A.; Jeschke, S. Hybrid teams of industry 4.0: A work place considering robots as key players. In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Banff, AB, Canada, 5–8 October 2017; pp. 1208–1213. 49 Tegmark, M. Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence; Knopf: New York, NY, USA, 2017. 50 Rauter, S. Mass sports events as a way of life (differences between the participants in a cycling and a running event). Kinesiol. Slov. 2014, 20, 5–15. 51 O’Reilly, E.; Tompkins, J.; Gallant, M. ’They Ought to Enjoy Physical Activity, You Know?’: Struggling with Fun in Physical Education. Sport. Educ. Soc. 2001, 6, 211–221. 52 Kamisalic´, A.; Fister, I.; Turkanovic´, M.; Karakatiˆ c, S.ˆ Sensors and functionalities of non-invasive wrist-wearable devices: A review. Sensors 2018, 18, 1714. 53 Fister, I.; Fister, I., Jr.; Fister, D. Computational Intelligence in Sports; Springer: Cham, Switzerland, 2019. 54 Héder, M. From NASA to EU: The Evolution of the TRL Scale in Public Sector Innovation. Innov. J. 2017, 22, 1–23. 55 Matveev, L.P.; Zdornyj, A.P. Determination of the Notion: “Training an Athlete” and “Sports Training”; Progress: St. Columbus, OH, USA, 1981; pp. 21–25. 56 Kitchenham, B.; Charters, S. Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering version 2.3. Engineering 2007, 45, 1051. 67 57 Sport|Definition of Sport. Available online: dictionary.com (accessed on 30 March 2020). 58 Engelbrecht, A.P. Computational Intelligence: An Introduction; John Wiley & Sons: New York, NY, USA, 2007. 59 Storn, R.; Price, K. Differential evolution—A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. J. Glob. Optim. 1997, 11, 341–359. 60 Yang, X.S. Bat algorithm: Literature review and applications. arXiv 2013, arXiv:1308.3900. 61 Kennedy, J.; Eberhart, R. Particle swarm optimization. In Proceedings of the ICNN’95-International Conference on Neural Networks, Perth, Australia, 27 November–1 December 1995; Volume 4, pp. 1942–1948. 62 Sugeno, M.; Asai, K.; Terano, T. Fuzzy Systems Theory and Its Applications; Tokyo Institute of Technology: Tokyo, Japan, 1992. 63 Van Laarhoven, P.J.; Aarts, E.H. Simulated annealing. In Simulated Annealing: Theory and Applications; Springer: Cham, Switzerland, 1987; p. 7–15. 64 Agrawal, R.; Srikant, R. Fast algorithms for mining association rules. In Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, Santiago, Chile, 20–23 August 1994; Volume 1215, pp. 487–499. 65 Quinlan, J.R. Induction of decision trees. Mach. Learn. 1986, 1, 81–106. 66 Margineantu, D.D.; Dietterich, T.G. Pruning Adaptive Boosting; ICML; Citeseer: Princeton, NJ, USA, 1997; Volume 97, pp. 211–218. 67 Breiman, L. Random forests. Mach. Learn. 2001, 45, 5–32. 68 Friedman, J.H. Stochastic gradient boosting. Comput. Stat. Data Anal. 2002, 38, 367–378. 69 Peterson, L.E. K-nearest neighbor. Scholarpedia 2009, 4, 1883. 70 Drucker, H.; Burges, C.J.; Kaufman, L.; Smola, A.J.; Vapnik, V. Support vector regression machines. In Advances In Neural Information Processing Systems; MIT Press: Cambridge, UK, 1997; pp. 155–161. 68 71 Beale, H.D.; Demuth, H.B.; Hagan, M. Neural Network Design; Pws: Boston, MA, USA, 1996. 72 Johnson, S.C. Hierarchical clustering schemes. Psychometrika 1967, 32, 241–254. 73 Kanungo, T.; Mount, D.M.; Netanyahu, N.S.; Piatko, C.D.; Silverman, R.; Wu, A.Y. An efficient k-means clustering algorithm: Analysis and implementation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2002, 24, 881–892. 74 LeCun, Y.; Bengio, Y.; Hinton, G. Deep learning. Nature 2015, 521, 436–444. 75 Mikolov, T.; Karafiát, M.; Burget, L.; Cernockˇ y, J.; Khudanpur, S. Recurrent neural network based language` model. In Proceedings of the Eleventh Annual Conference of the International Speech Communication Association, Chiba, Japan, 26–30 September 2010. 76 Hochreiter, S.; Schmidhuber, J. Long short-term memory. Neural Comput. 1997, 9, 1735–1780 77 Lawrence, S.; Giles, C.L.; Tsoi, A.C.; Back, A.D. Face recognition: A convolutional neural-network approach. IEEE Trans. Neural Netw.1997,8, 98–113. 78 Kolodner, J. Case-Based Reasoning; Morgan Kaufmann: Burlington, MA, USA, 2014. 79 Berndt, D.J.; Clifford, J. Using Dynamic Time Warping to Find Patterns in Time Series; KDD Workshop: Seattle, WA, USA, 1994; Volume 10, pp. 359–370. 80 Cheng, J.; Ell Greiner, R. Comparing Bayesian Network Classifiers. Available online: https://arxiv.org/ftp/ arxiv/papers/1301/1301.6684.pdf. 81 Geyer, C.J.Practical markov chain monte carlo.StatSci.1992,7,473–483. 82 Hastie, T.J. Generalized additive models. In Statistical Models in S; Routledge: London, UK, 2017; pp. 249–307. 83 Bonilla, E.V.; Chai, K.M.; Williams, C. Multi-Task Gaussian Process Prediction. Advances in Neural Information Processing Systems. Available online: https://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ multitaskGP_v22.pdf. 69 84 Seber, G.A.; Lee, A.J. Linear Regression Analysis; John Wiley & Sons: New York, NY, USA, 2012; Volume 329. 85 Lee, S.I.; Lee, H.; Abbeel, P.; Ng, A.Y. Efficient L˜ 1 Regularized Logistic Regression; AAAI: Palo Alto, CA, USA, 2006; Volume 6, pp. 401–408. 86 Balakrishnama, S.; Ganapathiraju, A. Linear discriminant analysis-a brief tutorial. Inst. Signal Inf. Process. 1998, 18, 1–8. 87 Schoenberg, I.J. Cardinal Spline Interpolation; Siam: Philadelphia, PA, USA, 1973; Volume 12. 88 Lin, Z.; Wu, S. The Design and Implementation of Shooting Training and Intelligent Evaluation System. In Emerging Computation and Information Technologies for Education; Advances in Intelligent and Soft Computing; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2012; pp. 107–115. 89 Guangjun, L.; Kejun, P. Knowledge Rule Discovery Based on Training Data of Rowing. In Proceedings of the 2011 International Conference on Future Computer Science and Education, Xi’an, China, 20–21 August 2011; pp. 338–340. 90 Sundholm, M.; Cheng, J.; Zhou, B.; Sethi, A.; Lukowicz, P. Smart-mat. In Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing–UbiComp ’14 Adjunct, Seattle, WA, USA, 13–17 September 2014; ACM Press: New York, NY, USA, 2014; pp. 373–382. 91 Pan, L. A Big Data-Based Data Mining Tool for Physical Education and Technical and Tactical Analysis. Int. J. Emerg. Technol. Learn. (iJET) 2019, 14, 220. 92 Pickering, C.; Kiely, J. The Development of a Personalised Training Framework: Implementation of Emerging Technologies for Performance. J. Funct. Morphol. Kinesiol. 2019, 4, 25. 93 Chen, S.; Zhao, H.; Chen, X.; Fan, C. Detecting sports fatigue from speech by support vector machine. In Proceedings of the 2016 8th IEEE International Conference on Communication Software and Networks, ICCSN 2016, Beijing, China, 4–6 June 2016; pp. 96–99. 70 94 Baralis, E.; Cerquitelli, T.; Chiusano, S.; D’elia, V.; Molinari, R.; Susta, D. Early prediction of the highest workload in incremental cardiopulmonary tests. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2013, 4, 1–20. 95 Apostolou, K.; Tjortjis, C. Sports Analytics algorithms for performance prediction. In Proceedings of the 2019 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA), Patras, Greece, 15–17 July 2019; pp. 1–4. 96 Strohrmann, C.; Harms, H.; Troster, G. What Do Sensors Know about Your Running Performance? In Proceedings of the 2011 15th Annual International Symposium on Wearable Computers, San Francisco, CA, USA, 12–15 June 2011; pp. 101–104. 97 Fister, D.; Fister, I.; Rauter, S.; Fister, I. Generating eating plans for athletes using the particle swarm optimization. In Proceedings of the 2016 IEEE 17th International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI), Budapest, Hungary, 17–19 November 2016; pp. 000193–000198. 98 Fister, I.; Rauter, S.; Fister, K.L.; Fister, D. Planning fitness training sessions using the bat algorithm. In Proceedings of the CEUR Workshop Proceedings, Slovenský Raj, Slovakia, 17–21 September 2015; Volume 1422, pp. 121–126. 99 Silacci, A.; Khaled, O.A.; Mugellini, E.; Caon, M. Designing an e-Coach to Tailor Training Plans for Road Cyclists. Adv. Intell. Syst. Comput. 2020, 1026, 671–677._102. 100 Mata, F.; Torres-Ruiz, M.; Zagal, R.; Guzman, G.; Moreno-Ibarra, M.; Quintero, R. A cross-domain framework for designing healthcare mobile applications mining social networks to generate recommendations of training and nutrition planning. Telemat. Inf. 2018, 35, 837–853. 101 Matos, P.; Rocha, J.; Gonçalves, R.; Almeida, A.; Santos, F.; Abreu, D.; Martins, C. Smart Coach–A Recommendation System for Young Football Athletes. Adv. Intell. Syst. Comput. 2020, 1006, 171–178._21. 71 102 Attigala, D.A.; Weeraman, R.; Fernando, W.S.S.W.; Mahagedara, M.M.S.U.; Gamage, M.P.A.W.; Jayakodi, T. Intelligent Trainer for Athletes using Machine Learning. In Proceedings of the 2019 International Conference on Computing, Power and Communication Technologies (GUCON), New Delhi, India, 27–28 September 2019; pp. 898–903. 103 Google. Calorie Counter—MyFitnessPal—Google Play Application. Available online: https://play.google. com/store/apps/details?id=com.myfitnesspal. android&hl. 104 Google. Google Fit:—Application in Google Play. Available online: https://play.google.com/store/apps/ details?id=com.google.android.apps.fitness&h. 105 Google. Endomondo—Running & Walking—Application in Google Play. Available online: https://play. google.com/store/apps/details?id= com.endomondo.android&hl. 106 Apple. iOS—Health—Apple. Available online: https://www.apple.com/ios/health/. 107 SOFIFA. SOFIFA—Players FIFA 20 Apr 7, 2020 SoFIFA. Available online: https://sofifa.com/. 108 Rao, V.; Shrivastava, A. Team strategizing using a machine learning approach. In Proceedings of the 2017 International Conference on Inventive Computing and Informatics (ICICI), Coimbatore, India, 23–24 November 2017; pp. 1032–1035. 109 Michalski, S.C.; Szpak, A.; Saredakis, D.; Ross, T.J.; Billinghurst, M.; Loetscher, T. Getting your game on: Using virtual reality to improve real table tennis skills. PLoS ONE 2019, 14, e0222351. 110 Gourgari, S.; Goudelis, G.; Karpouzis, K.; Kollias, S. Thetis: Three dimensional tennis shots a human action dataset. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, CVPR 2013, Portland, OR, USA, 23–28 June 2013; IEEE: Piscataway, NJ, USA, 2013; pp. 676–681. 72 111 Mora, S.V.; Knottenbelt, W.J. Deep Learning for Domain-Specific Action Recognition in Tennis. In Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), Honolulu, HI, USA, 21–26 July 2017; pp. 170–178. 112 OpenPowerlifting. Powerlifting Database|Kaggle. 2018. Available online: https://www.kaggle.com/openpowerlifting/powerlifting-database. 113 Chau, V.H.; Vo, A.T.; Le, B.T. A Gravitational-Double Layer Extreme Learning Machine and its Application in Powerlifting Analysis. IEEE Access 2019, 7, 143990–143998. 114 Kristan, M.; Leonardis, A.; Matas, J.; Felsberg, M.; Pflugfelder, R.; Cehovin Zajc, L.; Vojir, T.; Häger, G.;ˇ Lukežicˇ, A.; Eldesokey, A.; et al. The Visual Object Tracking VOT2017 Challenge Results; IEEE: Piscataway, NJ, USA, 2017. 115 Fan, H.; Lin, L.; Yang, F.; Chu, P.; Deng, G.; Yu, S.; Bai, H.; Xu, Y.; Liao, C.; Ling, H. LaSOT: A High-Quality Benchmark for Large-Scale Single Object Tracking. In The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); IEEE: Piscataway, NJ, USA, 2019. 116 Wang, J.; Qiu, K.; Peng, H.; Fu, J.; Zhu, J. AI Coach: Deep Human Pose Estimation and Analysis for Personalized Athletic Training Assistance. In Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia, MM ’19, Nice, France, 21–25 October 2019; ACM: New York, NY, USA, 2019; pp. 374–382, g:10.1145/3343031.3350910. 117 Acikmese, Y.; Ustundag, B.C.; Golubovic, E. Towards an artificial training expert system for basketball. In Proceedings of the 2017 10th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, ELECO 2017, Bursa, Turkey, 30 November–2 December 2017; pp. 1300–1304. 118 Hölzemann, A.; Van Laerhoven, K. Using Wrist-Worn Activity Recognition for Basketball Game Analysis. In Proceedings of the 5th International Workshop on Sensor-Based Activity Recognition and Interaction—iWOAR ’18, 73 Berlin, Germany, 20–21 September 2018; ACM Press: New York, NY, USA, 2018; pp. 1–6. 119 Ofoghi, B.; Zeleznikow, J.; MacMahon, C.; Dwyer, D. Supporting athlete selection and strategic planning in track cycling omnium: A statistical and machine learning approach. Inf. Sci. 2013, 233, 200–213. 120 Zhou, B.; Sundholm, M.; Cheng, J.; Cruz, H.; Lukowicz, P. Never skip leg day: A novel wearable approach to monitoring gym leg exercises. In Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), Sydney, Australia, 14–18 March 2016; pp. 1–9. 121 Kampakis, S. Comparison of Machine Learning Methods for Predicting the Recovery Time of Professional Football Players after an Undiagnosed Injury. Available online: https://dtai.cs.kuleuven.be/events/ MLSA13/papers/mlsa13_ submission_4.pdf. 122 Roczniok, R.; Rygula, I.; Kwasniewska, A. The use of Kohonen’s neural networks in the recruitment process for sport swimming. J. Hum. Kinet. 2007, 17, 75. 123 Blank, P.; Hoßbach, J.; Schuldhaus, D.; Eskofier, B.M. Sensor-based stroke detection and stroke type classification in table tennis. In Proceedings of the 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers–ISWC ’15, Osaka, Japan,7–11September 2015; ACM Press: New York, NY, USA, 2015; pp. 93–100. 124 Gang, P.; Zeng, W.; Gordienko, Y.; Rokovyi, O.; Alienin, O.; Stirenko, S. Prediction of Physical Load Level by Machine Learning Analysis of Heart Activity after Exercises. arXiv 2019, arXiv:1912.09848. 125 Novatchkov, H.; Baca, A. Artificial intelligence in sports on the example of weight training. J. Sport. Sci. Med. 2013, 12, 27–37. 126 Jian, M.; Zhang, S.; Wu, L.; Zhang, S.; Wang, X.; He, Y. Deep key frame extraction for sport training. Neurocomputing 2019, 328, 147–156. 127 Trejo, E.W.; Yuan, P. Recognition of Yoga poses through an interactive system with Kinect based on confidence value. In Proceedings of the 74 2018 3rd International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM), Singapore, 18–20 July 2018; pp. 606–611. 128 Wei, Z.; Liu, F.; Wei, A.; Cui, X. Fencing Training Decision Support System Based on Bayesian Network. In Proceedings of the 2009 International Conference on Computational Intelligence and Software Engineering, Wuhan, China, 11–13 December 2009; pp. 1–4. 129 Henriet, J. Artificial Intelligence-Virtual Trainer: An educative system based on artificial intelligence and designed to produce varied and consistent training lessons. Proc. Inst. Mech. Eng. Part P J. Sport. Eng. Technol. 2017, 231, 110–124. 130 Fister, I., Jr.; Rauter, S.; Fister, D.; Fister, I. A Collection of Sport Activity Datasets with an Emphasis on Powermeter Data. Available online: http://www.iztok-jr-fister.eu/static/publications/206.pdf (accessed on 30 March 2020). 131 Rouissi, M.; Chtara, M.; Bragazzi, N.L.; Haddad, M.; Chamari, K. Data concerning isometric lower limb strength of dominant versus not-dominant leg in young elite soccer players. Data Brief 2018, 17, 414–418. 132 Pappalardo, L.; Cintia, P.; Rossi, A.; Massucco, E.; Ferragina, P.; Pedreschi, D.; Giannotti, F. A public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions. Sci. Data 2019, 6, 1–15. 133 Okagbue, H.I.; Erondu, E.C.; Atayero, A.A.; Oguntunde, P.E.; Opanuga, A.A.; Olawande, T.I.; Ijezie, O.A.; Eze, G.A. Statistical analysis of frequencies of opponents eliminations in Royal Rumble wrestling matches, 1988–2018. Data Brief 2018, 19, 1458–1465. 134 Aguilera-Castells, J.; Buscà, B.; Arboix-Alió, J.; McEwan, G.; Calleja-González, J.; Peña, J. Correlational data concerning body centre of mass acceleration, muscle activity, and forces exerted during a suspended lunge under different stability conditions in high-standard track and field athletes. Data Brief 2020, 28, 104912. 75 135 Sbrollini, A.; Morettini, M.; Maranesi, E.; Marcantoni, I.; Nasim, A.; Bevilacqua, R.; Riccardi, G.R.; Burattini, L. Sport Database: Cardiorespiratory data acquired through wearable sensors while practicing sports. Data Brief 2019, 27, 104793. 136 Slimani, M.; Paravlic´, A.; Bragazzi, N.L. Data concerning the effect of plyometric training on jump performance in soccer players: A meta-analysis. Data Brief 2017, 15, 324–334. 137 Kaggle. Find Open Datasets and Machine Learning Projects| Kaggle. Available online: https://www. kaggle.com/datasets. 138 Fister, I., Jr.; Vrbancˇicˇ, G.; Brezocˇnik, L.; Podgorelec, V.; Fister, I. SportyDataGen: An Online Generator of Endurance Sports Activity Collections. In Proceedings of the Central European Conference on Information and Intelligent Systems, Varaždin, Croatia, 19–21 September 2018; pp. 171–178. 139 Hayduk T. The future of sport data analytics. In: Statistical modelling and sports business analytics. Francis & Taylor; 2020. 140 Morra L, Manigrasso F, Canto G, Gianfrate C, Guarino E, Lamberti F. Slicing and dicing soccer: Automatic detection of complex events from spatiotemporal data. In: Campilho A, Karray F, Wang Z, editors. Image analysis and recognition. Cham: Springer International Publishing; 2020, p. 107–21. 141 Pettersen SA, Johansen D, Johansen H, Berg-Johansen V, Gaddam VR, Mortensen A, et al. Soccer video and player position dataset. In: Proceedings of the 5th ACM multimedia systems conference. MMSys ’14, New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2014, p. 18–23. 142 Hayduk T. The future of sport data analytics. In: Statistical modelling and sports business analytics. Francis & Taylor; 2020. 143 Cannavó A, Calandra D, Basilicó G, Lamberti F. Automatic recognition of sport events from spatio-temporal data: An application for virtual realitybased training in basketball. In: 14th international conference on computer graphics theory and applications (GRAPP 2019). SCITEPRESS; 2019, p. 310–6. 76 144 Cannavò A, Pratticò FG, Ministeri G, Lamberti F. A movement analysis system based on immersive virtual reality and wearable technology for sport training. In: Proceedings of the 4th international conference on virtual reality. 2018, p. 26–31. 145 Rematas K, Kemelmacher-Shlizerman I, Curless B, Seitz S. Soccer on your tabletop. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018, p. 4738–47. 146 Richly K, Bothe M, Rohloff T, Schwarz C. Recognizing compound events in spatio-temporal football data. In: International conference on internet of things and big data, Vol. 2. SCITEPRESS; 2016, p. 27–35. 147 Lee J, Nam D, Moon S, Lee J, Yoo W. Soccer event recognition technique based on pattern matching. In: 2017 federated conference on computer science and information systems (FedCSIS). 2017, p. 643–6. 148 Khan A, Lazzerini B, Calabrese G, Serafini L. Soccer event detection. In: 4th international conference on image processing and pattern recognition (IPPR 2018). AIRCC Publishing Corporation; 2018, p. 119–29. 149 Shih H-C. A survey of content-aware video analysis for sports. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 2017;28(5):1212–31. 150 Nikolenko SI. Synthetic data for deep learning. 2019, arXiv preprint arXiv: 1909.11512. 151 Giancola S, Amine M, Dghaily T, Ghanem B. Soccernet: A scalable dataset for action spotting in soccer videos. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops. 2018, p. 1711–21. 152 Pappalardo L, Cintia P, Rossi A, Massucco E, Ferragina P, Pedreschi D, et al. A public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions. Sci Data 2019;6(1):1–15. 153 Schuiling BK. Gameplay football, https://github.com/BazkieBumperca r/GameplayFootball. 77 154 Kurach K, Raichuk A, Stanczyk P, Zajac M, Bachem O, Espeholt L, et al. Google research football: A novel reinforcement learning environment. 2019, CoRR, arXiv:1907.11180. 155 Morra, Lia, Francesco Manigrasso, and Fabrizio Lamberti. "SoccER: Computer graphics meets sports analytics for soccer event recognition." SoftwareX 12 (2020): 100612. 156 Fortin F-A, De Rainville F-M, Gardner M-A, Parizeau M, Gagné C. DEAP: Evolutionary algorithms made easy. J Mach Learn Res 2012;13:2171–5. 157 Anicic D, Fodor P, Stühmer R, Rudolph S. Etalis home, http://code.google. com/p/etalis. 158 Canto G. Sistema di riconoscimento di eventi sportivi basati su logiche temporali. (Master’s thesis), Italy: Politecnico di Torino; 2019. 159 Gaidon A, Harchaoui Z, Schmid C. Actom sequence models for efficient action detection. In: CVPR 2011. IEEE; 2011, p. 3201–8. 160 Ергономічні вимоги до організації робочих місць, https://pidru4niki.com/14821111/bzhd/ergonomichni_vimogi_organizatsiyi_robochih_mists. 161 Фізіологічні, психологічні та соціальні особливості життєдіяльності людини, https://www.lnu.edu.ua/life-safety/wp-content/uploads/2015/10/BZhD_Part_2.pdf (Accessed December 11, 2020). 162 Міністерство праці та соціальної політики України. Комітет по нагляду за охороною праці України. Наказ Про затвердження Вимог щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями, https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0508-18#Text (Accessed December 11, 2020). 163 Стручок, Володимир Сергійович, Олена Степанівна Стручок, and Дарія Володимирівна Мудра. "Навчальний посібник до написання розділу дипломного проекту та дипломної роботи ″Безпека в надзвичайних ситуаціях ″для студентів всіх спец. денної, заочної (дистанційної) та екстернатної форм навчання." (2017). 78 164 Конспект лекцій дисципліни «Цивільний захист і охорона праці в галузі», змістовний модуль «Цивільний захист», для студентів усіх спеціальностей та всіх форм навчання / Укл.: М. О. Журавель – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка». Каф. ОП і НС, 2020 р. – 49 с. 165 Профілактика отруєння хлором, https://te.dsp.gov.ua/profilaktyka-otruyennya-hlorom/.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:126 — інформаційні системи та технології

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Mag_2020_STm_Papirniak_V_I.pdf1,72 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора