HistoryTracker: Minimizing Human Interactions in Baseball Game Annotation
HistoryTracker: Minimizing Human Interactions in Baseball Game Annotation
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HistoryTracker：最大限度地减少棒球比赛注释中的人机交互
DOI：
10.1145/3290605.3300293
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Silva, Claudio T.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
One, Jorge Piazentin;Gjoka, Arvi;Salamon, Justin;Dietrich, Carlos;Silva, Claudio T.
今天可用的运动数据跟踪系统基于专门的硬件(高清晰度摄像头、速度雷达、RFID)来检测和跟踪球场上的目标。虽然有效，但这些系统的实施和维护带来了一些挑战，包括高昂的成本和需要密切的人工监测。另一方面，体育分析界一直在探索人类计算和众包，以产生值得信赖、更便宜和更容易获得的跟踪数据。然而，最先进的方法需要大量用户执行注释，或者给单个用户带来太多负担。我们提出了HistoryTracker，这是一种通过使用大量历史数据热启动注释过程来简化棒球比赛跟踪数据创建的方法。我们展示了历史跟踪器帮助用户以快速可靠的方式产生跟踪数据。
The sport data tracking systems available today are based on specialized hardware (high-definition cameras, speed radars, RFID) to detect and track targets on the field. While effective, implementing and maintaining these systems pose a number of challenges, including high cost and need for close human monitoring. On the other hand, the sports analytics community has been exploring human computation and crowdsourcing in order to produce tracking data that is trustworthy, cheaper and more accessible. However, state-of-the-art methods require a large number of users to perform the annotation, or put too much burden into a single user. We propose HistoryTracker, a methodology that facilitates the creation of tracking data for baseball games by warm-starting the annotation process using a vast collection of historical data. We show that HistoryTracker helps users to produce tracking data in a fast and reliable way.
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