Bildverarbeitung hat viele Anwendungen in der Analyse von Teamsportarten, der Erstellung von Statistiken und der Videoaufbewahrung. Rapide Entwicklungen in der Aufnahmetechnik und steigende Leistungen bei der Bildverarbeitung haben die Entwicklung von Werkzeugen zur Analyse von Sportvideos deutlich beschleunigt. Diese Werkzeuge umfassen die Auswertung von Spielertechniken, Taktiken und die Entscheidungsfindung in Bezug auf das Spiel. Daher stellen Sportvideos eine hervorragende Basis zur Beobachtung und Beurteilung des Spiels dar. Bei Ballspielen werden komplexe Regeln angewendet, um den Gewinner zu ermitteln. Daher wird das Annotieren von Videos eine komplexe Aufgabe, die sowohl die Position des Balls als auch der Spieler erfordert. Während eines typischen Spiels ist die Aufmerksamkeit der Zuschauer und der Spieler stets auf den Ball gerichtet. Die Position des Balls beeinflusst die Bewegung der Spieler, was direkten Einfluss auf den Ausgang des Spiels hat. Auf der anderen Seite bietet der Ballbesitz die Information darüber, welches Team die bessere Kontrolle über das Spiel hat, was auch bedeutet, das dieses Team seine Taktik besser anwendet. In dieser Arbeit untersuchen wir Techniken zur (1) Detektion und (2) Verfolgung des Balles, sowie (3) zur Detektion der Spieler in digitalen Videobildern von Fußballspielen. Neuartige resampling Ansätze zur Objektverfolgung werden vorgeschlagen mit intelligenten Filtertechnik zur Verfolgung von kleinen und einzelnen Zielen in Teamsportarten. Weiterhin wird (4) die Erkennung von Ballaktionen untersucht mit Hilfe des neudefinierten Messverfahrens. Daher ist die Aufgabenstellung der Objektverfolgung herausfordernd, da wir über die physischen Eigenschaften des Balles hinaus untersuchen wie der Ball gespielt wird. (5) Das vorgestellte System ist auch in die bestehende Webapplikation ASPOGAMO integriert und die Herausforderungen werden demonstriert. Video processing has found many applications in team sports analysis, statistics collection and video archiving. Rapid developments of imaging technology and increasing video processing power have been intensively improving the development of sports video analysis tools. Those tools include the extraction of player technique, tactics and furthermore the decision making about the game. Therefore sports videos provide an excellent means of observing and analyzing the games. In ball games more complex rules are applied to determine the winner. Therefore annotating video indexing becomes a more difficult task which requires the position of the ball as well as the position of the players. During a typical game the attention of the audience as well as the players is always focused on the ball. The position of the ball determines the movement of the players which has direct effect on the game events and their outcome. On the other hand, the possession of the ball provides the information on which team has better control of the game that also conclude in the decision of a team applying their tactics in a better way. In this thesis we investigate the techniques for (1) detection and (2) tracking of the ball and (3) the detection of the players in digital video frames of soccer games. Novel resampling approaches are proposed in tracking with the smart filtering techniques for small and single target tracking in team sports. Besides, the (4) extraction of the ball actions are studied with the new measures defined. Therefore, the tracking problem studied is challenging since we investigate the way the ball is played beyond the physical properties of the ball. (5) The developed algorithms are also integrated to an existing ASPOGAMO Web Based Soccer Analysis System.
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