考虑多种训练方式的自适应最有价值球员算法

最有价值球员算法（MVPA）是一种模拟体育比赛的新型智能优化算法,为解决其寻优精度低和收敛速度慢等问题，提出一种考虑多种训练方式的自适应最有价值球员算法（ACMTM-MVPA）。MVPA的初始化方式单一，随机性和盲目性强，降低了算法的收敛速度和寻求精度。为了增强初始化球员的水平，提高初始球队的整体实力，在MVPA的竞争阶段之前加入了训练阶段，并在训练阶段使用邻域搜索算法以及混沌序列和反向学习算法来训练和筛选球员；为了增强球员的自我探索能力以及向最佳球员学习的能力，使球员具有争夺最有价值球员奖杯的资格，在队伍竞争阶段加入了自适应的球员进化因子。对15个标准函数的测试结果表明，ACMTM-MVPA与MVPA、粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）相比，在寻优精度和收敛速度上更有优势。最后给出了ACMTM-MVPA在暴雨强度公式参数优化中的应用实例，结果显示，该算法法明显优于自适应光学优化算法、传统回归法与优选回归法。     

足球场内球员多目标跟踪算法

为解决足球比赛场内球员的多目标跟踪任务中，因场外人员对跟踪的干扰，球员频繁地运动、互相遮挡，以及摄像镜头复杂地移动等情况，造成的跟踪准确度低、跟踪目标ID(identity)保持能力弱的问题，提出一种适用于足球场内球员跟踪的多目标跟踪数据集和多目标跟踪算法。通过条件生成对抗网络分割出球场区域，筛选出球场内的基于YOLOX框架的目标检测结果；在数据关联阶段，设计一种融合IoU(intersection over union)与欧式距离的代价矩阵进行目标间的相似性度量；利用足球比赛上场人数存在上限的先验条件，弹性约束跟踪目标ID的增长。实验结果表明，针对足球场内球员的跟踪问题，该算法能够在多目标跟踪准确度、跟踪目标ID保持能力上有极大提高。     

面向NBA球员的数据分析和可视化

深入分析NBA球员的各项数据,进行全面的球员各项能力分析,对教练了解每个球员的能力和优化出场人员及顺序有重要的意义.现有很多对NBA比赛数据进行分析的案例都仅针对球员的某一方面数据,对此提出一种从球员自身出发,分析其在赛季中的各项表现,以便于用户分析出球员能力的球员能力分析系统.该系统利用多维数据按照赛季和单场比赛两个角度对球员的成绩进行分析,从所有球员、对位球员、球员自身等多角度,分析球员的多项数据.利用可视化的方法,简要、清晰地展现出该球员的能力排名、突出能力和在球队中的作用.     

融合XGBoost与SHAP模型的足球运动员身价预测及特征分析方法

随着足球运动全球化程度的不断提升,全球转会市场愈发庞大,然而针对影响转会交易最关键的因素球员身价的深入模型及应用研究还较为缺乏。以国际足球联合会FIFA的官方球员数据库为研究对象,首先,在区分不同球员位置的前提下,运用Box-Cox变换、F-Score特征选择等方法对原始数据集进行特征处理;其次,通过XGBoost构建球员身价预测模型,并与Random Forest, Adaboost, GBDT,SVR等主流机器学习算法进行10折交叉验证实验对比,证明了XGBoost模型在R²,MAE,RMSE这3项指标上的性能优势;最后,在身价预测模型的基础上,融合SHAP框架分析不同位置影响球员身价的重要因素,为球员身价评估、身价对比分析、球员训练策略制定等场景提供决策支持。     

装机平台推荐：

进入7月份，世界杯还在火热进行中，吸引着很多人的眼球。在世界杯上，“全能型”的球员很受欢迎，比如C．罗纳尔多、杰拉德、梅西等，都是所在球队的核心球员。而在DIYer们心中，可以兼顾多种用途的全能型配置也是很值得追求的装机目标。下面MC就为大家介绍几款“全能型”的配置，供大家参考。     

《FIF A ONLINE 2》球员数据更新——全民足球网游迎来新时代

近日，由Neowiz Games与EA共同开发的网络足球游戏《FIF Aonline 2》官方在韩国服务器上更新了球员和球队数据，所有的球队、球员、球队信息等资料全部与09-10赛季国际足坛数据取得了同步。《FIF Aonline 2》愈发和真实足球世界一致，肯定相当程度上再次提高了球迷玩家的投入感，韩国服务器数据的更新也意味着大陆服务器的数据更新不久也将到来。     

高科技足球鞋——绿茵场上的佼佼者

现代足球鞋起源于上世纪60年代。当时的技术理念旨在于保护球员足部所受的到的伤害，使球员在运动中保持脚部舒适和抓地牢靠。随着足球运动成为世界第一运动，足球产业日益壮大，相关科技高速发展，足球鞋也经历了历史性的变化。从当年的铁钉黑疙瘩到现在五彩斑斓的、凝聚了大量科技元素的、被当代球鞋制造商定义为能够决定比赛结果，的适用于特定类型球员的专用功能型足球鞋。     

《EA SPORTS FIFA Online 2》中的十大招牌动作

作为国际足联唯一授权的网游，EA SPORTS RFA Online 2不仅球员全部数据均来自国际足联的官方资料，具有极高的真实性，同时游戏画面在华丽、精致之余也高度模拟真实，游戏中人物的形象和球场的结构、风景等均和现实中高度—致。不过最难能可贵的是游戏中对于球星进球后的各类庆祝动作也能够模拟刻画得惟妙惟肖，完全体现出球员在真实比赛中的个人风格。下面就让我们看看那些球星在游戏中的各类招牌动作。     

对青少年足球运动员意识培养的研宄

意识对一名足球运动员来说是至关重要的，是衡量足球运动员水平高低的一个重要因素，球员的足球意识是需要通过长期的训练与比赛积累来慢慢培养的。而青少年时期正是培养球员足球意识的黄金时期。但目前很多青少年球员的训练，往往都是单方面的注重技术甚至是身体方面的训练，轻视了意识的培养，只是为了眼下能尽快的出成绩，对帮助青少年球员以后持续性的提高和发展并没有起到太多的促进作用。因此青少年足球运动员在意识方面的培养与训练有必要得到加强。     

《FIFA Online2》十大高薪低能球员

FIFA Online2中有许多著名的球星，也有许多形形色色的“妖人”球员，众所周知在游戏中综合能力越强的球员也越受玩家亲睐，但事实上还是有许多拿着高额的续约费但场上表现却差强人意的球员，他们也被称之为高薪低能的代表，也就是我们所熟悉的“水货”。今天将为大家带来《FIFA Online2》,中十大高薪低能球员的介绍，如果你不幸抽到了他们，请好好善待他们，毕竟他们的综合实力也是对他们的一种肯定吧!     

爆笑段子一锅端

初一时有两个班足球比赛，有球员在场上犯规吃了张红牌。可当时学校条件有限，裁判掏不出红牌，最后直接掏出平时抽的宏图烟，把那个犯规球员罚出了场!     

足球比赛场景的三维再现和自动解说

特定领域的视频解说巳成为当前多媒体研究的热点问题，其中一个主要应用领域是体育运动的解说与分析，文中介绍一个实用的足球比赛场景的三维重建和视频解说系统；首先通过足球比赛的视频序列恢复场景的三维模型，包括球员的位置、速度等参数，以及足球的运动轨迹，并根据这些信息和特定的先验知识识别球员的动作行为；进而对比赛过程加以评论；最后构造一个OpenGL的虚拟环境，用户可以在球场上漫游，从任意视角观看比赛。     

一种多特征自适应融合的球员跟踪算法

基于模型的跟踪方法难以处理足球视频中球员形态发生较大变化的情况。为此,提出一种改进的多特征自适应融合的球员跟踪算法。利用自适应高斯混合模型检测球场和球员区域,使用球员HUE颜色特征的Bhattacharyya距离度量法代替传统的模板匹配方法,辨别球队归属,自适应地融合目标模型的颜色、形状和时空特征信息,实现对球员的跟踪,采用三点估算预测方法解决球员完全遮挡现象。实验结果表明,该算法能较好地解决球员之间的遮挡问题,在球员形态变化较大时能实现稳定的跟踪。     

IF嵌套函数的使用

如果你拥有一个Excel电子表格．该表格记载着某个少年乒乓球俱乐部的球员信息，表格中的一列是这些球员的生日，另一列是所在的年龄组：13岁以下、13到14岁、15到16岁或17岁以上。根据各自的生日可以很容易地计算出所在的年龄组。不过．现在要以2005年9月1日作为截止日期计算合适的年龄组，如何计算每个球员所在的适宜年龄组呢？     

《足球经理2008》技巧心得

1.轻松获胜 创建自定义球员，将其添加到对手球队。选择“快速战术”（Quick Tactics）,将对手球队中的每个球员都设置为进攻状态，并且从守门员到前锋都放上一个箭头记号。这样，如果设定无误，应该能赢得10：1的比分。     

FIFA街头足球3——酷炫的假动作挑战你的想像力！

本作尽管已经是系列的第3作了，但是制作组仍然尽量让操作变得平易近人。就算是新手也可以玩出很炫的假动作来。游戏中球员的形象根据真实的球员来制作．但是作为“《街头足球》系列”当然有自己的特色啦．所有的球员都将以夸张的美式漫画风格呈现。大块头的鲁尼、灵巧的小罗。相信可以给你带来和真实足球不同的新鲜感觉。     

好马配好鞍

当德国最终捧走大力神杯时,我就知道,下一个足球盛事又得等4年了。最近偶尔我还看看回放,突然对球员们的球鞋产生了难以自制的兴趣。于是,咱们这次不止聊聊球员表现,抓出四个大家热议的球员,顺带聊聊他们的牛逼装备吧。     

足球视频球员感知跟踪算法

目的 足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战：球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美解决足球比赛中球员跟踪问题的算法。因此如何解决足球场景中的困难,提升球员跟踪的准确度,成为当前研究的热点问题。方法 本文在分析足球比赛视频中球员目标特点的基础上,通过融合干扰项感知的颜色模型和目标感知的深度模型,提出并设计了一种球员感知的跟踪算法。干扰项感知的颜色模型分别提取目标、背景和干扰项的颜色直方图,利用贝叶斯公式得到搜索区域中每个像素点属于目标的似然概率。目标感知的深度模型利用孪生网络计算搜索区域与目标的相似度。针对跟踪漂移问题,使用全局跟踪器和局部跟踪器分别跟踪目标整体和目标上半身,并且在两个跟踪器的跟踪结果出现较大差异的时候分析跟踪器有效性并进行定位修正。结果 在公共的足球数据集上将本文算法与10个其他跟踪算法进行对比实验,同时对于文本算法进行了局部跟踪器的消融实验。实验结果表明,球员感知跟踪算法的平均有效重叠率达到了0.560 3,在存在同队球员和异队球员干扰的情况下,本文算法比排名第2的算法的有效重叠率分别高出3.7%和6.6%,明显优于其他算法,但是由于引入了干扰项感知的颜色模型、目标感知的深度模型以及局部跟踪器等模块增加了算法的时间复杂度,导致本文算法跟踪速度较慢。结论 本文总结了跟踪算法的整体流程并分析了实验结果,认为干扰项感知、目标感知和局部跟踪这3个策略在足球场景中的球员跟踪问题中起到了重要的作用,为未来在足球球员跟踪领域研究的继续深入提供了参考依据。     

篮球视频中球员的分割与跟踪算法

分割与跟踪一直是视频图像处理的一个热门问题。针对篮球视频中激烈运动的球员队属和跟踪问题,实现了一个实时的球员分割与跟踪算法。首先,不同于一般的分割方法,采用基于两个级别（像素级和帧级）实时分割和背景更新的背景减除方法,实现了对球员的分割;接着,通过将球员与模板进行马式距离比较来辨识球员队属;然后,使用基于核的目标跟踪方法,实现了在激烈比赛中对球员的准确跟踪。实验结果表明,提出的算法能够很好地辨别各个球员的队属问题并在不完全遮挡的情况下跟踪多个球员,而且在球员形态变化较大时也能稳定地跟踪。     

闪电十一人3 世界的挑战 火花／爆破

和前两作一样，把游戏通关只不过是熟悉游戏的过程而已。本作的精髓——高难度的比赛、收集球员等隐藏要素都要在通关后才能体验到，不过由于游戏的隐藏要素实在太多，这里就只列出一些比较重要的内容，希望对各位有所帮助。