Action recognition per il tennis basato su scheletri 2D. Analisi delle prestazioni al variare dei body joints presi in considerazione. = Tennis action recognition based on 2D skeleton. Performance analysis using different body joints.

Negli ultimi anni sono stati fatti grandi passi in avanti nell’utilizzo delle reti convoluzionali per l’action recognition, e i campi di applicazione si sono moltiplicati andando ad interessare tra gli altri anche videosorveglianza, sorveglianza sanitaria e analisi sportiva. Questa tesi si va ad inserire proprio all’interno di quest’ ultima categoria, in particolare mette le basi per la realizzazione di un’ applicazione per il riconoscimento delle azioni nel gioco del tennis, che possa essere utilizzata in tempo reale durante gli allenamenti. La rete convoluzionale presa in considerazione basa le sue predizioni sull’ analisi dei movimenti dello scheletro umano e in questo studio si vuole analizzare come varino le prestazioni in termini di correttezza delle predizioni ed efficienza temporale, al diminuire del numero di giunzioni dello scheletro utilizzate. Inoltre, si proverà a sfruttare una rappresentazione della racchetta per effettuare la classificazione delle azioni, sempre con l’obbiettivo di identificare una combinazione di punti che permetta al sistema di essere veloce e sufficientemente accurato. Gli esperimenti di questo elaborato affronteranno prima lo studio dell’ accuracy e di altre metriche per stabilire la bontà del modello utilizzato e successivamente quello sui tempi di esecuzione per poi concludere con un’analisi complessiva che andrà ad individuare la miglior combinazione di punti rispetto a questi parametri. I risultati ottenuti indicano che sfruttare solamente lo scheletro delle braccia o di parte di esse, come polsi e gomiti, permette di mantenere livelli di accuracy soddisfacenti con tempi di esecuzione minori rispetto alla considerazione dell’intero scheletro umano. In particolare, l’utilizzo delle sole braccia con i punti di polsi, gomiti e spalle garantisce accuracy pari all’intero scheletro ma con un considerevole guadagno temporale. Per quanto riguarda l’utilizzo della racchetta i risultati più significativi sono stati raggiunti con la combinazione di un punto che identifica il centro di essa, insieme a polsi e gomiti. Con questa configurazione si sono ottenuti livelli di accuracy molto simili all’utilizzo dello scheletro intero ma con tempi di esecuzione inferiori.