Presentation Information
[A-10-28]Improving Risk Quantification Model Performance for
Defensive Player Motion Evaluation in Soccer Using Dynamic Feature Changes
◎Kento Osawa1, Yohei Nakada1 (1. Meiji Univ.)
Keywords:
Sports Information Processing,Player Tracking Data,Defensive Player Motion Evaluation,Geometric Formation Features,Ordinal Logistic Regression Model,Dynamic Feature Changes
近年，選手やボールの位置情報を活用した幾何学的フォーメーション解析の研究が進展している．このような背景の下，著者らは，幾何学的フォーメーション特徴量に基づいてシュートに関するリスクを定量化するモデルを構築し，同モデルにより定量化されたリスクスコアを用いて守備側選手の動きを評価する手法を提案し，実データでその有効性を確認してきた．しかし，従来手法で同モデルへの入力として用いていた幾何学的フォーメーション特徴量は特定時点の静的なものであり，実際の守備において重要な動的変化を反映していなかった．そこで本稿では，従来モデルを基礎としつつ，幾何学的フォーメーション特徴量の1秒前からの変化量も入力として加えることで，動的変化を考慮したより高性能なリスク定量化モデルを構築することを試みる．